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  • R语言初学操作指南与对应分析(相应分析)运行过程-附件资源
  • - 聚类分析概念 -聚类分析法是研究“物类聚”的一种现代统计分析方法,在众多的领域中,都需要采用聚类分析分析研究。聚类分析方法包括:系统聚类法和快速聚类法。聚类分析类型包括:Q型聚类--对样本的聚类;R型...
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    - 聚类分析概念 -

    聚类分析法是研究“物类聚”的一种现代统计分析方法,在众多的领域中,都需要采用聚类分析做分析研究。

    聚类分析方法包括:系统聚类法和快速聚类法。

    聚类分析类型包括:Q型聚类--对样本的聚类;R型聚类--对变量的聚类

    聚类统计量:

    距离:欧氏距离、马氏距离、兰氏距离

    相关系数

    距离矩阵计算函数dist的用法:

    dist(X,method="euclidean",diag=FALSE,upper=FALSE,p=2)

    X数据矩阵,数据框架

    method包括 "euclidean", "maximum", "manhattan","canberra","binary"or"minkowski",默认为euclidean距离

    diag是否包含对角线元素,默认为无对角线元素

    upper是否需要上三角,默认为下三角矩阵

    P默认为欧氏距离

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    -系统聚类法 -

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    先将个样品分成类,每个样品自成一类,然后每次将具有最小距离的两类合并,合并后重新计算类与类之间的距离,这个过程一直继续到所有的样品归为一类为止,并把这个过程做成一张系统聚类图。

    主要包括:

    最短距离法(single)

    最长距离法(complete)

    中间距离法(median)

    类平均法(average)

    重心法(centroid)

    离差平均和法(ward)

    特点:

    综合性

    形象性

    客观性

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    系统聚类R语言步骤:

    1、计算距离阵:dist

    2、进行系统聚类:hclust

    3、绘制聚类图:plot

    4、画分类框:rect.hclust

    5、确认分类结果:cutree

    系统聚类函数hclust用法:

    hclust(D,method="complete",···)

    D相似矩阵,通常为距离矩阵

    method包括“single","complete","average","mcquitty","median",or"centroid","ward",默认为”complete"。

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    -快速聚类法 -

    快速聚类法的基本思想是将每一个样品分配给最近中心(均值)的类中。

    只有在类的均值被定义的情况下才能使用,对于“噪声”和孤立点是敏感的,这种数据对均值影响极大。

    关于变量变换:

    平移变换

    稽查变换

    标准差变换

    主成分变换

    对数变换

    快速聚类函数kmeans的用法:

    kmeans(X,centers,···)

    X数据框或数据矩阵,centers聚数类或初始聚类中心

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    01

    -代码分析 -

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  • 对应分析R型和Q型因子统一起来,通过R型因子分析直接得到Q型因子分析的结果,把变量(指标)和样品同时反映到相同的坐标轴(因子轴)的一张图上,用此来说明(指标)与样品之间的关系。 以下是我为大家准备的几个...

    一.基本概念和原理

    对应分析(Correspondence Analysis)是在因子分析的基础上发展起来的,对应分析是多变量统计分析中有用的分析方法。对应分析把R型和Q型因子统一起来,通过R型因子分析直接得到Q型因子分析的结果,把变量(指标)和样品同时反映到相同的坐标轴(因子轴)的一张图上,用此来说明(指标)与样品之间的关系。

    以下是我为大家准备的几个精品专栏,喜欢的小伙伴可自行订阅,你的支持就是我不断更新的动力哟!

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    对应分析的方法,在因子分析中可以用较少的公共因子来提取样本数据的绝大部分信息,这样就可以考察较少的因素而获得足够的信息。然而R型因子分析和Q型因子分析,即对变量和样品分别做因子分析,并没有考虑变量和样本之间的联系就损失了一部分信息。此外在实际应用中,样品的数量远大于变量的数量,在进行Q型分析时计算量远大于R型的因子分析。

    实际上,Q型因子分析和R型因子分析分别反映了整体的不同侧面,因此它们之间

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  • R语言3.12 对应分析

    千次阅读 2020-03-12 12:07:40
    对应分析的提出是基于因子分析的不足,因子分析方法分为R型因子分析和Q型因子分析。R型因子分析研究变量(指标)之间的相关关系,Q型因子分析研究样本之间的相关关系。但有时不仅关心变量之间或样本之间的相关关系,...

    对应分析是主成分和因子分析的进一步扩展
    对应分析的提出是基于因子分析的不足,因子分析方法分为R型因子分析和Q型因子分析。R型因子分析研究变量(指标)之间的相关关系,Q型因子分析研究样本之间的相关关系。但有时不仅关心变量之间或样本之间的相关关系,还关心变量和样本之间的对应关系,这是因子分析不能解释的。
    对应分析的作用:分析两组或多组因素之间关系的有效方法,在离散情况下,建立因素间的列联表来对数据进行分析。
    什么情况进行对应分析:对数据做对应分析之前,需要先了解因素间是否独立,如果因素间相互独立,则没有必要进行对应分析。所以在决定是否做对应分析之前做卡方检验检验因素间是否独立。

    d3.12=read.table("clipboard",header = T)
    d3.12
    X=data.frame(d3.12)
    X
    chisq.test(X)(卡方检验)
    
    

    在这里插入图片描述
    卡方=118.1 自由度(5-1)×(4-1)=12 p值<0.01,认为收入和满意程度是有关联的。
    对应分析的基本原理:
    对数据矩阵X做概率变换得概率矩阵p=(pij)
    在这里插入图片描述
    接着多概率矩阵做标准化变换可得过渡矩阵z=(zij)
    在这里插入图片描述
    过渡矩阵有非常好的性质,eg计算变量的协方差矩阵在这里插入图片描述
    计算样品的协方差矩阵在这里插入图片描述
    定理:在这里插入图片描述
    因此复杂的问题就转化成计算特征根和特征向量的问题。
    Q型与R型因子分析反映了数据的不同方面,他们之间必然有内在的联系,对应分析通过巧妙的数学转换,将Q型和R型因子分析有机的结合起来。
    即通过求过渡矩阵z,从而求得变量协差阵A,样本协差阵B,而A与B有相同的非零特征根。
    对应分析函数ca的用法
    ca(X) X数据矩阵,通常是频数表数据

    library(ca)
    ca1=ca(X)
    summary(ca1)
    

    在这里插入图片描述
    压缩到二维就包含了99.8的信息

    ca1$rowcoord(行坐标)
    ca1$colcoord(列坐标)
    

    在这里插入图片描述

    plot(ca1,gap=0)
    

    在这里插入图片描述
    对应分析图:
    第一组:变量:<1万
    样品:有些不满、很不满
    第二组:变量:1-3万、3-5万
    样品:比较满意
    第三组:变量:5-10万、>10万
    样品:很满意

    对应分析几个应该注意的问题:
    1.不能用相关关系的假设检验
    2.维度由变量所含的最小类别决定
    3.对极端值敏感性研究
    4.研究对象要有可比性
    5.变量的类别应涵盖所有情况
    6.不同标准化分析结果不同
    在这里插入图片描述

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  • 安装R语言 R语言安装和python类似,都是需要安装一个界面的软件,因此需要安装两个程序。链接为本人整理,如未来有更新可在官网进行下载安装。先安装R-3.5.3-win,接着RSTUDIO,所有步骤点击下一步即可。 安装...
    1. 安装R语言
      R语言安装和python类似,都是需要安装一个界面的软件,因此需要安装两个程序。链接为本人整理,如未来有更新可在官网进行下载安装。先安装R-3.5.3-win,接着RSTUDIO,所有步骤点击下一步即可。
      在这里插入图片描述
      安装软件包链接
    2. 打开界面
      在开始菜单里最近添加可以打开RStudio
      在这里插入图片描述
      得到如图所示界面
      在这里插入图片描述
    3. 导入EXCEL文档
      在环境导入数据集处点击从Excel导入
      在这里插入图片描述
      第一次使用会加载一段时间,待加载完成后点击Browse,导入你需要使用的原始数据集

      在这里插入图片描述
      接着使用如下代码
    rawdata<-rawdata[,-1]
    rownames(rawdata)=c("kmeans0","kmeans1","kmeans2","kmeans3","kmeans4","kmeans5","kmeans6","kmeans7")
    library(ca)
    options(digits=8)
    plot(ca(rawdata))
    
    

    备注:代码中rawdata是导入的excel文件名,若文件名不同需进行更改
    Kmeans0-7是不同品牌或不同类的名称,需按顺序填写
    library(ca)加载对应分析包,第一次加载完成后即可
    digits=8是不同品牌或不同类的数量

    1. 画图,输出

    在这里插入图片描述

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  • R语言数据分析案例(2)

    千次阅读 2021-06-27 10:47:45
    r语言基础教程(觉得干货!):r语言基础知识 本次数据分析案例结合全国人口数据,首先进行线性回归分析分析模型的拟合优度,再通过线性回归模型预测未来人口。 本文完整论文报告下载地址(附代码和数据):人口...
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  • 对应分析R使用

    万次阅读 2018-11-04 19:51:46
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  • 列联表分析基于R语言-附件资源
  • R语言与统计分析

    2018-10-13 11:41:04
    念、基本思想与基本方法的基础上,讲述与之相对应R函数的实现,并通过 具体的例子说明统计问题求解的过程. 本书注重思想性、实用性和可操作性. 在内容的安排上不仅包含了基础统 计分析中的探索性数据分析、参数的...
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  • R 对应分析ca

    千次阅读 2020-05-12 18:40:13
    R中自带数据HairEyeColor 用头发颜色和眼睛颜色形成的列联表做二元对应分析
  • *当这些变量处于同等地位时,就是相关分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析、多为标度等模型的数据格式;当其中一个变量为因变量,而其他变量为自变量时,为线性回归分析、广义线性模型和非线性模型等的...
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    2021-01-07 14:01:49
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    千次阅读 2017-07-11 14:36:00
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    千次阅读 2020-09-26 10:58:42
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空空如也

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r语言对应分析