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めもめも ...〆(。_。)

認知心理学・認知神経科学とかいろいろなはなし。 あるいは科学と空想科学の狭間で微睡む。

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表題どおり、ちょっとクラスター分析をしてみたくなったのでRでどんなふーにすればいいのか調べてみた。
ソースコード公開しているページはいくつかあったのだけど、みんないろいろ書いててちょっとこんがらがり。
やっぱり誰かのをまるうつしするよりも自分用にかんたんにしたりつけたしたりしたのをつかったほうがいいな。
というわけで自分用のをめもっておく。

data <- read.csv("ファイル名.csv") #CSV読み込んでdataという変数にしまう
#headerはデフォルトではTrueらしいので省略(つまりCSVには変数名あったほうがいい)
data  #確認
attach(data)  #各列を変数に
result<-hclust(dist(data), method="ward")
#distは距離行列の関数
#とりあえず統計の授業の資料では「ウォード法」というのがよいと書いてあったのでこれ
#hclustはクラスター分析の関数。methodはいろいろある。
#"single"だと単連結法/最近隣法
#"complete"だと完全連結法/最遠隣法
#"average"だと群平均法
#"centroid"だと重心法
#それぞれどんな方法かは割愛
plot(result)  #樹状図におこす

#はRのコメントアウト記号。
めさめさシンプルですが、ざっくりクラスタできればいいので今んところはこれで用がたりそうなかんじ。
ちうか、Rは関数がいっぱい用意されててべんりだなあ。

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