Блог

я уже пытался преобразовать sas в R: целевая группа городов 3 с низким значением var в группах и высоким значением var между группами

 proc standard data=data m=0 std=1 out=varst_scst; 
var x; 
run;
proc sort data=varst_scst; by x; run;

proc cluster data=varst_scst method=ward rmsstd ccc p=3 
              outtree=tree; var score; id shem; run;
proc tree data=tree noprint out=clus n=3; copy score; run;
proc sort data=clus; by score; run;
  

Добро пожаловать в Stack Overflow. Трудно помочь вам без данных. Можете ли вы поделиться данными, с которыми работаете, или использовать набор данных, который поставляется вместе с R?

Попробуйте это:

 scaled.dat <- scale(theData) # standardize
d <- dist(scaled.dat, method = "euclidean") # distance matrix
fit <- hclust(d, method="ward") # cluster
plot(fit) # display dendogram
groups <- cutree(fit, k=3) # cut tree into 3 clusters
# draw dendogram with red borders around the 3 clusters
rect.hclust(fit, k=3, border="red")
  

Если это даст вам то, что вам нужно, установите зеленую галочку. Если нет, задайте дополнительные вопросы (и предоставьте нам данные для работы).