京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
说明
在聚类树图中可以观测到聚类的层次,但是仍然得不到组的信息,不过我们可以定义一个聚类树图会拥有多少个簇,并控制树的高度以便将树分成不同的组。
操作
接上节的数据hc
将数据分成四组
fit = cutree(hc,4)
检查数据的簇标签
fit
[1] 1 1 2 1 2 1 2 2 1 1 1 2 2 1 1 1 2 1 2 3 4 3 4 3 3 4 4 3 4 4 4 3 3 3 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 3 4 3 3 4 4 4 3 4 4 3
统计每一个簇中的对象数
table(fit)
fit
1 2 3 4
11 8 16 25
使用红色矩形框可视化矩形的簇
plot(hc,hang = -0.01,cex =0.7)
rect.hclust(hc,k=4,border = "red")

除了使用红色矩形来框来界定簇,还可以使用它对单独某个簇进行标记:
plot(hc,hang = -0.01,cex =0.7)
rect.hclust(hc,k = 4,which = 2,border = "red")

标记特定簇
还可以调用dendextend包,使用不同的颜色来绘制红色矩形框的各个不同聚簇。
根据分支所在的不同簇,对其涂色
library(dendextend)#delete
dend %>% color_branches(k=4) %>% plot(horiz = TRUE,main = "Horizontal Dendrogram")

不同簇不同色
在这些簇周围添加红色矩形框
dend %>% color_branches(k=4) %>% plot(horiz = TRUE,main = "Horizontal Dendrogram")
dend %>% rect.dendrogram(k=4,horiz = TRUE)

最后,在图中添加一条切割线来展示对树的操作结:
dend %>% color_branches(k=4) %>% plot(horiz = TRUE,main = "Horizontal Dendrogram")
dend %>% rect.dendrogram(k=4,horiz = TRUE)
abline(v = heights_per_k.dendrogram(dend)["4"] + .1,lwd = 2,lty = 2,col = "blue")

水平聚类树中绘制分割线
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习实践中,“超小数据集”(通常指样本量从几十到几百,远小于模型参数规模)是绕不开的场景——医疗领域的罕见病数据、 ...
2025-12-17数据仓库作为企业决策分析的“数据中枢”,其价值完全依赖于数据质量——若输入的是缺失、重复、不一致的“脏数据”,后续的建模 ...
2025-12-17在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“随时间变化的数据”无处不在——零售企业的每日销售额、互联网平台 ...
2025-12-17在休闲游戏的运营体系中,次日留存率是当之无愧的“生死线”——它不仅是衡量产品核心吸引力的首个关键指标,更直接决定了后续LT ...
2025-12-16在数字化转型浪潮中,“以用户为中心”已成为企业的核心经营理念,而用户画像则是企业洞察用户、精准决策的“核心工具”。然而, ...
2025-12-16在零售行业从“流量争夺”转向“价值深耕”的演进中,塔吉特百货(Target)以两场标志性实践树立了行业标杆——2000年后的孕妇精 ...
2025-12-15在统计学领域,二项分布与卡方检验是两个高频出现的概念,二者都常用于处理离散数据,因此常被初学者混淆。但本质上,二项分布是 ...
2025-12-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,“标签加工”是连接原始数据与业务应用的关键环节。企业积累的用户行 ...
2025-12-15在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04