r语言聚类分析树状图怎么看
如何生成聚类特征树？
如何生成聚类特征树？
生成聚类特征树方法如下
这是用SPSS系统聚类法做出的聚类特征树状图。1，系统聚类特征树的基本思想是：开始将n个样本各自作为一类，并规定样本之间的距离和类与类之间的距离，然后将距离最近的两类合并成一个新类，计算新类与其他类的距离；重复进行两个最近类合并，每次减少一个类，纸质所有样本合并为一类。你发的聚类特征树就是根据这个过程得来的。
k均值法与系统聚类法的异同？
k 均值聚类法 快速高效，特别是大量数据时，准确性高一些，但是需要你自己指定聚类的类别数量 系统聚类法则是系统自己根据数据之间的距离来自动列出类别，所以通过系统聚类法 得出一个树状图，至于聚类的类别 需要自己根据树状图以及经验来确定
怎么用遗传距离将水稻种子亲本进行进化树分析（聚类分析）？
你先不用着急，好好看看相关文献！ 这好这几天我也在做聚类分析，所谓聚类分析就是根据遗传距离或相似系数把遗 传距离小的或相似系数大的样品聚为一类，然后应用可生成树状图以便观 察。 如还不明白可继续提问。
什么是性状多样性？
是指生态学中一个迅速发展的研究领域，是指物种或生物体性状的价值和范围的多样性。功能多样性被认为是理解生态系统过程及其对环境胁迫或干扰的响应的关键。
基于特征值的方法直接从物种特征值计算，在基于树状图的方法中，对物种成对距离矩阵采用聚类算法构造函数树状图。但是不同的聚类方法会得到不同的结论。
matlab聚类分析kmeans和cluster的区别？
kmeans是K均值聚类
cluster是层次聚类
从总体思想上k均值是由上到下的，他是在你给定所分的类数后，保证这K类之间获得最大的划分。而层次聚类是由下到上的，它把每一个个元素视为一类，然后距离最短的两类合为一类，逐渐合并合所有元素并成一个大类。
K均值聚类保证了你所确定的K有着最好的划分效果，但是可能不符合数据自身分类特征，层次聚类的树状图能看到数据分类过程和分类距离，但是未必满足你所需要的K