R のプログラミングについては,別のページにまとめている.
URL: http://www.is.titech.ac.jp/~shimo/prog/pvclust/
if (!require("pvclust")) install.packages("pvclust")
初回実行時には,インストールが始まる.
次の表示が出た場合には,「はい」をクリック.
library(pvclust)
example(pvclust)
help(pvclust)
ここでは,iris をクラスタリングする.iris は,Rシステムに組み込み済みのデータ.
pvclust() を使う.主なオプションは次の通り.
install.packages("pvclust") data(iris) c <- pvclust( t( iris[1:4] ) ) plot(c)
※ ここでは Book1.csv をダウンロードし,分かりやすいディレクトリに置く
参考:「外国為替データ(時系列データ)の情報源の紹介」の Web ページ)
以下の説明では、
として説明を続ける.
※ 自前の CSV ファイルを使うときの注意: read.table() 関数を使うので, 属性名は英語になっていること.属性名は,CSV ファイルの第一行目に書いていること.
属性名が CSV ファイルの1行目に書かれていることを確認する.
◆ Windows での動作画面例
◆ Ubuntu での動作画面例
次のコマンドを実行.
◆ Windows での動作手順例
X <- read.table("C:/R/Book1.csv", header=TRUE, sep=",", na.strings="NA", dec=".", strip.white=TRUE);
◆ Linux での動作手順例
X <- read.table("/tmp/Book1.csv", header=TRUE, sep=",", na.strings="NA", dec=".", strip.white=TRUE);
R の read.table のオプション
次のコマンドを実行.
edit(X);
次のコマンドを実行.
str(X)
HClust.1 <- hclust(dist(model.matrix(~-1 + USD+EUR+AUD, X)) , method= "ward") plot(HClust.1, main= "Cluster Dendrogram for Solution HClust.1", xlab= "Observation Number in Data Set Dataset", sub="Method=ward; Distance=euclidian")