R agnes.object 聚合嵌套 (AGNES) 对象

说明

"agnes" 类的对象表示数据集的凝聚层次聚类。

值

合法的 agnes 对象是包含以下组件的列表：

order	一个向量，给出原始观察值的排列以允许绘图，从某种意义上说，聚类树的分支不会交叉。
order.lab	类似于 order 的向量，但包含观察标签而不是观察编号。仅当原始观察结果被标记时，此组件才可用。
height	具有连续阶段合并簇之间距离的向量。
ac	凝聚系数，衡量数据集的聚类结构。 对于每个观测值 i，用 m(i) 表示其与其合并的第一个簇的不相似性，除以算法最后一步中合并的不相似性。 ac 是所有 1 - m(i) 的平均值。它也可以被视为横幅图的平均宽度(或填充百分比)。由于 ac 随着观察数量的增加而增长，因此不应使用此度量来比较大小差异很大的数据集。
merge	(n-1) x 2 矩阵，其中 n 是观测值的数量。 merge 的第 i 行说明了聚类步骤 i 处的聚类合并。如果该行中的数字 j 为负，则单个观测 |j|在此阶段合并。如果 j 为正，则与算法的第 j 阶段形成的簇进行合并。
diss	类 "dissimilarity" 的对象(请参阅 dissimilarity.object )，表示数据集的总相异矩阵。
data	包含原始或标准化测量值的矩阵，具体取决于函数 agnes 的 stand 选项。如果给出相异矩阵作为输入结构，则该分量不可用。

GENERATION

此类对象是从 agnes 返回的。

METHODS

"agnes" 类具有用于以下通用函数的方法： print 、 summary 、 plot 和 as.dendrogram 。

此外，cutree(x, *) 可用于“cut” 树状图，以生成聚类分配。

INHERITANCE

类 "agnes" 继承自 "twins" 。因此，通用函数pltree 和as.hclust 可用于agnes 对象。应用as.hclust()之后，当然它的所有方法都可用了。

例子

data(agriculture)
ag.ag <- agnes(agriculture)
class(ag.ag)
pltree(ag.ag) # the dendrogram

## cut the dendrogram -> get cluster assignments:
(ck3 <- cutree(ag.ag, k = 3))
(ch6 <- cutree(as.hclust(ag.ag), h = 6))
stopifnot(identical(unname(ch6), ck3))

也可以看看

agnes、diana、as.hclust、hclust、plot.agnes、twins.object。

cutree 。