我想用R语言（编码）对我的数据（kmeans或hclust）进行聚类。我的数据是序数的，这意味着数据是李克特量表来衡量成本升级的原因（我有41个原因“变量”）从1到5，这1对5个主要影响没有影响（我有大约160个观察“谁对原因进行排名”）...如何基于观察对41原因进行聚类的任何帮助...我是否必须在聚类之前将比例转换为百分比或z得分或任何有帮助的事情.... .. 我真的需要你的帮助！！这是用https://docs.google.com/spreadsheet/ccc?key=0AlrR2eXjV8nXdGtLdlYzVk01cE96Rzg2NzRpbEZjUFE&usp=sharing
播放的数据我想根据观察中出现的相似性对变量（列）进行聚类...我遵循statmethods.net/advstats/cluster.html中的代码;但是我不能根据观察中发生的相似性来对变量（列）进行聚类，并且我也遵循mattpeeples.net/kmeans.html#help中的工作。但我不知道为什么他将数据转换为百分比，然后将Z-score标准化。
答案 0 :(得分：3)
我不清楚你是想根据变量的相似性对行（观察）进行聚类，还是根据观察中出现的相似性对变量（列）进行聚类？
无论如何，请参阅包 cluster 。这是所有R安装附带的推荐软件包。
阅读?daisy，了解有序数据的详细信息。此度量标准可用于agnes（用于分层聚类）或pam（用于分区medoids，更强大的 k -means版本）等功能。
默认情况下，这些会聚集行/观察。如果要对列（变量）进行聚类，只需使用t()转置数据对象。虽然这可能会使数据变得混乱，具体取决于您的存储方式。
答案 1 :(得分：0)
将数据转换为百分比称为数据规范化，因此所有变量都在0 - 1范围内。
如果数据未规范化，则存在偏向具有较大值的维度的风险