subset = rep_len(TRUE, nrow(as.matrix(x))), ...)
当cor = TRUE是使用相关系数矩阵计算
当cor = FALSE是使用协方差矩阵计算
用相关系数矩阵计算就相当于先标准化，在进行主成分分析
用协方差矩阵计算就是不进行标准化
princomp是R语言默认就有的，不需要用别的包，用别的包参数设置原理也应该相同的。
问题1：代码如下#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。
