今回は、Rで階層的クラスタリングをしてみます。
を参考にしています。
まずは、クラスリング用のマトリックスオブジェクトを作成します。
chg: 病院数の変化数(1999年から2019年)
pct: 病院数の変化率(1999年から2019年)
per2019: 2019年の人口10万人当たりの病院数
per_chg: 人口10万人当たりの病院数の変化幅(1999年から2019年)
の4つの変数を使ってクラスタリングをしてみます。
次に、scale()関数で、各変数を平均が0、標準偏差が1の標準化データにします。
summary()関数で平均が４つとも0になっていることが確認できます。apply()関数とsd()関数で標準偏差が４つとも1になっていることが確認できます。
dist()関数で距離オブジェクトを作成します。
methodのアトリビューションがeuclideanとなっていますので、距離を計算する方法がユークリッド法で計算されていることがわかります。
次は、hclust()関数でクラスタリングをします。
methodがcompleteとあるので、完全連結法でクラスタリングをしています。
plot()関数で結果を樹形図にして表示します。
今回は4つのグループにしてみます。
cutree()関数でk=4にします。
樹形図の順番で分類すると、左から、１、４，３、２の順番ですね。
４つの色に分けてみましょう、赤、青、緑、灰色 にしてみます。
この色を利用して散布図を描きます。
なかなかいい感じにクラスタリングできていますね。
この散布図もいい感じですね。
今回は以上です。
初めから読むには、
です。
