#b为新建立的0矩阵，a为原始数据矩阵，读取文件test.txt的数据
a<- as.matrix(read.table("test.txt"))
b<- matrix(0,nrow=ncol(a),ncol = ncol(a))
for(n in i : nrow(a))
{
for(i in 1 :ncol(a))
{
if(a[n,i] == 1)
{
for( j in 1 :ncol(a))
{
if(a[n,j] == 1 &&i!= j)
{
b[i,j] = b[i,j]+1
}
}
}
}
}
#结束
新矩阵是b
问题2：
k <- 3 #设定聚类数
a<- read.table("test.txt"))#读入数据
cl <- hclust(dist(a),method="single") #设定聚类方法
memb <- cutree(cl, k=k) #分割聚类数
memb是类别标记
至于聚类分析图，我不知道什么意思。
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北京语言大学 网络教育（文、理科专业重点推荐高校）
国家承认学历 学信网查询网络教育 最快 2.5年毕业
专科
汉语言文学、金融学、会计学、国际经济与贸易、计算机科学与技术、法学、工商企业管理(客户关系管理与服务营销方向）、工商企业管理、人力资源管理
本科
金融学、会计学、汉语言文学(师范方向)、国际经济与贸易、人力资源管理（服务人员培训与管理方向）、计算机科学与技术
饼状图，又称为饼图，能够划分几个扇形的圆形统计图。可以描述量、频率、占比的相对关系。R语言中，可以用graphics包的pie()函数、ggplot2包的geom_bar()配合coord_polar()函数绘制，3D 的饼状图，可以使用 plotrix包的pie3D()函数。本文详细介绍饼状图的绘制。
x: 数值向量，表示每个扇形的面积
labels: 字符型向量，表示各扇形面积标签
edges: 多边形的边数(圆的轮廓类似很多边的多边形)
radius: 饼图半径
main: 饼图标题
clockwise: 逻辑值，用来指示饼图各个切片是否按顺时针做出分割
angle: 设置底纹的斜率
density: 底纹的密度，默认值为 NULL
col: 是表示每个扇形的颜色，相当于调色板
[1] Robert I. Kabacoff (著). R语言实战(高涛/肖楠/陈钢 译). 北京: 人民邮电出版社.
[2] https://www.runoob.com/r/r-pie-charts.html
[3] https://zhuanlan.zhihu.com/p/80415566
