r语言聚类pheatmap Dendrogram r语言聚类分析实验报告

一、实验内容

思想：研究样品或指标（变量）之间存在着程度不同的相似性（亲疏），并按相似程度不同将指标和样品形成一个分类系统。

1. 系统聚类
2. Kmeans聚类
   
   二、实验要求
   为了比较我国31个省、市、自治区2013年和2007年城镇居民生活消费的分布规律，根据调查资料作区域消费类型划分，并将2013年和2007你的数据进行对比分析,提交数据分析过程报告。今收集了八个反映城镇居民生活消费结构的指标（2013年数据）。
   X1——人均食品支出（元/人）；
   X2——人均衣着商品支出（元/人）；
   X3——人均家庭设备用品及服务支出（元/人）；
   X4——人均医疗保健支出（元/人）；
   X5——人均交通和通信支出（元/人）；
   X6——人均娱乐教育文化服务支出（元/人）；
   X7——人均居住支出（元/人）；
   X8——人均杂项商品和服务支出（元/人）。
   把城镇居民生活消费结构指标分为三类，“经济水平好”、“经济水平一般”、“经济水平较好”，最终比较2007年至2013年城镇居民生活消费结构指标的变化，并作出图标进行对比分析。
   
   
   
   三、实验工具
   R语言

分析

• 第一步：对2007年的数据进行分析
  先把题目中的2007年的数据放入表格中，并命名为“2007.csv”
  Step1、读取数据

f<-read.csv("2007.csv文件存放路径",header=T)  #读取数据
 f  #显示数据`

Step2、求变量间相关系数矩阵

attach(f)  
a<-f[,2:9]
y=scale(a)
cor(y)

Step3、计算贡献率与累计贡献率

pca=princomp(y,cor=FALSE,scores=TRUE)
summary(pca)

Comp1，comp2，comp3的累计方差贡献率达到90.4%，这部分承载了原数据绝大多数的信息。

Step4、做系统聚类
1）提取数据

a=cbind(f[,1],f[,2],f[,3])

2)画聚类图

dist<-dist(a)
hc<-hclust(dist,"single")
cbind(hc$merge,hc$height)
plot(hc,f[,1])

3)打印聚类的结果

re<-rect.hclust(hc,k=3)
for(i in 1:3){
+print(paste("第"，i,"类"))
+print(f[re[[i]],]$地区)
+}

4)结果展示

• 第二步：对2013年的数据进行分析
  对2013年的数据进行分析，把题目中的2013年的数据放入表格中，并命名为“aa2.csv”
  
  Step1、读取数据

f<-read.csv("C:\\Users\\Adminstrator\\Documents\\Tencent Files\\3105814524\\FileRecv\\aa2.csv",header=T)  #读取数据
 f  #显示数据

Step2、求变量间相关系数矩阵

attach(f)  
a<-f[,2:9]
y=scale(a)
cor(y)

Step3、计算贡献率与累计贡献率

pca=princomp(y,cor=FALSE,scores=TRUE)
summary(pca)

Comp1，comp2，comp3的累计方差贡献率达到90.4%，这部分承载了原数据绝大多数的信息。

Step4、做系统聚类

1)提取数据

a=cbind(f[,1],f[,2],f[,3])

2)画聚类图

dist<-dist(a)
hc<-hclust(dist,"single")
cbind(hc$merge,hc$height)
plot(hc,f[,1])

3)打印聚类的结果

re<-rect.hclust(hc,k=3)
for(i in 1；3):{
+print(paste("第"，i,"类"))
+print(f[re[[i]],]$地区)
+}

4)结果展示

• 第三步：对比
• 2007年
• 2013年
  
  根据以上两个表格我们可以看出在2007-2013年中，北京，浙江由经济水平较好，变为水平一般，从这一方面我们可以知道北京，浙江在这七年中各项城镇居民生活消费增速较上海的增速低，而广东增速与上海增速相差不大。