上一篇我们较为系统地介绍了Python与R在系统聚类上的方法和不同，明白人都能看出来用R进行系统聚类比Python要方便不少，但是光介绍方法是没用的，要经过实战来强化学习的过程，本文就基于R对2016年我国各主要城市第一、二、三产业GDP的量为三个不同特征，对这些城市进行系统聚类+分析；
数据来源：http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=E0105
数据内容：
36个样本，3个变量，分别在三个xls文件中
分析目的：
为这些城市通过产业结构进行分类
实战开始！
一、数据的预处理
通过观察下载的数据，我对这三个数据集依次进行了读入-去缺省值-内联合并，具体代码如下：
> rm(list=ls())
> library(readxl)
> setwd('C:\\Users\\windows\\Desktop')
> data1 <- na.omit(read_xls('主要城市年度数据第一产业.xls',skip=3))
> names(data1)[2] = '第一产业'
> data2 <- na.omit(read_xls('主要城市年度数据第二产业.xls',skip=3))
> names(data2)[2] = '第二产业'
> data3 <- na.omit(read_xls('主要城市年度数据第三产业.xls',skip=3))
> names(data3)[2] = '第三产业'
> k <- merge(data1,data2,by='地区')
> data <- merge(k,data3,by='地区')
> head(data)
地区 第一产业 第二产业 第三产业
1 北京 129.79 4944.44 20594.90
2 成都 474.94 5232.02 6463.27
3 大连 462.78 2793.69 3473.86
4 福州 492.25 2590.43 3114.96
5 广州 239.28 5751.59 13556.57
6 贵阳 137.14 1218.79 1801.77
二、基于欧氏距离的系统聚类
> #根据欧式距离进行聚类
> input <- as.matrix(data[,2:4])
> d <- dist(input,'euclidean')
> hc <- hclust(d,"single")
> plot(hc,labels = data[,1],sub='主要城市GDP分类发展水平聚类(欧式距离)')
得到树状聚类图如下：
可以看出，如果以这三种产业GDP组成样本点的点间欧氏距离进行聚类，全国主要城市可分为：
1.北京上海代表的超大城市
2.广州代表的特大城市
3.重庆天津深圳代表的二线中的领跑城市
4.剩下城市代表的广大二三线普通城市
三、基于马氏距离的系统聚类
马氏距离的优点是既排除了各指标间的相关性干扰，又消除了各指标的量纲，通过对这三种变量间相关系数矩阵的求解（如下），可以看出变量间存在着相关甚至高度相关（高达0.8）：
> cor(data[,2:4])
第一产业 第二产业 第三产业
第一产业 1.00000000 0.3753064 0.07944717
第二产业 0.37530643 1.0000000 0.80548349
第三产业 0.07944717 0.8054835 1.00000000
利用09中提到的计算马氏距离dist的自定义函数，进行聚类，过程如下：
> #自定义马氏距离矩阵计算函数
> MS <- function(input){
+ l <- length(input[,1])
+ ms <- matrix(0,nrow=l,ncol=l)
+ cov <- cov(input)
+ for(i in 1:l){
+ for(j in 1:l){
+ ms[i,j] = t(input[i,]-input[j,])%*%solve(cov)%*%(input[i,]-input[j,])
+ }
+ }
+ return(as.dist(ms))
+ }
> #根据马氏距离来进行聚类
> input <- as.matrix(data[,2:4])
> d <- MS(input)
> hc <- hclust(d,"single")
> plot(hc,labels = data[,1],sub='主要城市GDP分类发展水平聚(马氏距离)')
得到的树状聚类图如下：
可以看出，与基于欧氏距离的聚类过程相比发生了很大不同，也揭示了很多更深层次的关系：
1.重庆独一类的省规模的超级城市
2.北京独一类的特殊地位城市
3.深圳天津代表的一线末尾或二线*城市
4.上海、广州、哈尔滨三座独特的地方领头城市
5.剩下所有的二线城市
以上便是这次简单的系统聚类的全过程，如有欠缺或错误之处，望提出宝贵意见