kmeans中如何使用余弦距离 R语言

Python059

kmeans中如何使用余弦距离 R语言,第1张

#系统聚类一次形成之后就不能再改变 这需要一次分得比较准确 对分类的方法有很高的要求

#相应的计算量也会很大比如Q型系统聚类法聚类的过程是在样本间距离矩阵的基础上进行的

#当样本容量很大时 需要占用足够的计算机内存 而且在并类过程中 需要将每类样本和其他样本间的距离

sum(向量名) :求和

max(向量名) :返回向量最大值

min(向量名) :返回向量最小值

range(向量名) :返回向量中的上界和下界

mean(向量名) :返回向量平均值

var(向量名) :返回向量的方差

sd(向量名) :返回向量的标准差

prod(向量名) :向量中所有值的乘积

median(向量名) :求中位数

quantile(向量名) :求分位数, quantile(x,c(0.4,0.5,0.8) 求出向量x的四分位,五分位和八分位值。

abs(向量名) :返回绝对值

sqrt(向量名) :计算平方根

log(向量名/值,base=底数值) :取对数

exp(向量名) :计算向量中每个元素的指数

sin(向量或值) :正弦三角函数

cos(向量或值) :余弦三角函数

ceiling(向量名) :向上取整

floor(向量名) :向下取整

trunc(向量名) :舍去小数,取整

round(向量名) :四舍六入五留双(五留双含义整数部分为偶数留整数,奇数部分进一,例如4.5留4,5.5留6)

round(向量名,digits=数值x): round函数下保留x位小数,digits指小数点后位数

sigif(向量,digits=数值x) :截取数据,digits指有效数字的位数

下标从1开始

which.max(向量名) :返回最大元素的索引值

which.min(向量名):返回最小元素的索引值

which(t>5):返回元素值大于5的索引位置

t[which(t>5)]:返回元素值大于5的元素位置上的值