mysql聚类_聚类⽣信菜鸟团聚类的基础就是算出所有元素两两间的距离，我们⾸先做⼀些⽰例数据，如下：
x=runif(10)
y=runif(10)
S=cbind(x,y)                                #得到2维的数组
rownames(S)=paste("Name",1:10,"")            #赋予名称，便于识别分类
out.dist=dist(S,method="euclidean")          #数值变距离
这个代码运⾏得到的S是⼀个矩阵，如下
> S
x        y
apk签名Name 1  0.41517985 0.4697017
Name 2  0.35653781 0.1132367
Name 3  0.52253349 0.3680286
Name 4  0.80558684 0.9834687
Name 5  0.04564145 0.8560690
Name 6  0.11044397 0.2988598
Name 7  0.34984447 0.8515141
Name 8  0.28097709 0.1260050
Name 9  0.81771888 0.5976135
Name 10 0.40700158 0.5236567
可以看出⾥⾯共有10个点，它们的X,Y坐标均已知，我们有6总⽅法可以求矩阵
注释：在聚类中求两点的距离有：
1，绝对距离：manhattan
2，欧⽒距离：euclidean 默认
3，闵科夫斯基距离：minkowski
4，切⽐雪夫距离：chebyshev
5，马⽒距离：mahalanobis
6，蓝⽒距离：canberra
⽤默认的算法求出距离如下
算出距离后就可以进⾏聚类啦！
out.hclust=hclust(out.dist,method="complete") #根据距离聚类
注释：聚类也有多种⽅法：
1，类平均法：average
2，重⼼法：centroid
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抹茶交易所正规吗3，中间距离法:median
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4，最长距离法：complete 默认
5，最短距离法：single
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6，离差平⽅和法：ward
7，密度估计法：density
接下来把聚类的结果图画出来
plclust(out.hclust)                          #对结果画图
mysql安装教程菜鸟课程rect.hclust(out.hclust,k=3)                  #⽤矩形画出分为3类的区域
out.id=cutree(out.hclust,k=3)                #得到分为3类的数值这⾥的out.id就是把每个点都分类了的分类数组，1,2,3.

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