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【视频】KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福质量系数可视化实例
KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福质量系数可视化实例
，时长06:05
为了用R来处理网络数据，我们使用婚礼数据集。
> nflo=network(flo,directed=FALSE)
> plot(nflo, displaylabels = TRUE,
+ boxed.labels =
+ FALSE)
下一步是igraph。由于我们有邻接矩阵，因此可以使用它
graph\_from\_adjacency_matrix(flo,
+ mode = "undirected")
我们可以在两个特定节点之间获得最短路径。我们给节点赋予适当的颜色
all\_shortest\_paths(iflo,
)
> plot(iflo)
我们还可以可视化边，需要从输出中提取边缘
> lins=c(paste(as.character(L)\[1:4\],
+ "--"
+ as.character(L)\[2:5\] sep="" ,
+ paste(as.character(L) 2:5\],
+ "--",
> E(ifl )$color=c("grey","black")\[1+EU\]
> plot(iflo)
也可以使用D3js可视化
> library( networkD3 )
> simpleNetwork (df)下一个问题是向网络添加一个顶点。最简单的方法是通过邻接矩阵实现概率
> flo2\["f","v"\]=1
> flo2\["v","f"\]=1
然后，我们进行集中度测量。
目的是了解它们之间的关系。
betweenness(ilo)
> cor(base)
betw close deg eig
betw 1.0000000 0.5763487 0.8333763 0.6737162
close 0.5763487 1.0000000 0.7572778 0.7989789
deg 0.8333763 0.7572778 1.0000000 0.9404647
eig 0.6737162 0.7989789 0.9404647 1.0000000可以使用层次聚类图来可视化集中度度量
hclust(dist( ase ,
+ method="ward")
查看集中度度量的值，查看排名
> for(i in 1:4) rbase\[,i\]=rank(base\[,i\])
在此，特征向量测度非常接近顶点的度数。
最后，寻找聚类（以防这些家庭之间爆发战争）
> kc <- fastgreedy.community ( iflo )在这里，我们有3类
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