クラスター分析をしてみる。crosshyouスマートフォン用の表示で見るcrosshyou主にクロス表(分割表)分析をしようかなと思いはじめましたが、あまりクロス表の分析はできず。R言語の練習ブログになっています。クラスター分析をしてみる。今回は、各地の気温と降水量のデータを使ってクラスター分析をしてみたいと思います。データをR言語に読込みます。read.csv関数ですね。階層的クラスター分析をしてみます。単行本この商品を含むブログを見るこの本「現場ですぐに使える!R言語プログラミング逆引き大全350の極意」を参考にやってみます。距離(または類似度)を求めるデータを行列にします。as.matrix関数でdataを行列に変換し、rownames関数で行列の列名を都市の名前にして、head関数で行列の始めの6行を表示しています。して作成した行列の距離(類似度)を計算した結果を別の行列にまとめます。dist関数で距離の行列ができます。札幌と青森の距離(類似度)は211で、札幌と盛岡の距離(類似度)は236ですから札幌には青森のほうが似ているとわかります。して作成した距離(類似度)行列をhclust関数で処理するとクラスター分析できます。plot関数で結果が樹形図で表示されます。樹形図の左端を拡大したところですが、岡山と高松、札幌と青森、水戸と千葉などと近接する県どうしがつながっているのがわかります近接する県は気温や降水量が似ていますからね。いままでのクラスター分析は階層的クラスター分析と呼ばれるものです。それとは違う、非階層的クラスター分析をしてみます。階層的クラスター分析は分析するデータの数が多いと計算量が膨大になることから、大量のデータ解析には向いていないそうです。いうときは、非階層的クラスター分析をするそうです。kmeans関数を使います。X)でXがクラスターの数です。樹形図を見ると大きくわけて3つに分かれるので3にしてみました。関数の結果は$clusterでわかります。1のグループと分類されます。$centersでクラスターの中心を、$sizeで各クラスター内のデータ数を表示します。plot関数で散布図を描きましょう。なんかわかりにくいですが、左下が緑、右上が黒の〇が多くプロットされています。以上、クラスター分析でした。クラスター分析をしてみる。青森県の平均余命は短い。平均余命のデータを分析します。R言語で基本統計量を計算する。hist関数とplot関...今回は景気ウォッチャー調査の分析をしてみようと思います。加工データでクラスター分析をしてみる。はてなブログPro主にクロス表(分割表)分析をしようかなと思います。R言語で2変数のデータ分析の練習。Minkan(民間)とKokyo(公共)を例にして。R言語で1変数のデータ分析の練習。Total(総計)を例にして。R言語で基本統計量と変動係数(CV)を算出。民間土木が一番変動が少なく、民間非居住用が一番変動が大きい。年代も加えてもう一度R言語で回帰分析。月別アーカイブスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。