私は、250 種の行動特性を生活史戦略にまとめようとしています。特性データは、数値変数と名義変数の両方で構成されます。私はRとクラスター分析に比較的慣れていませんが、これらのポイントの距離を見つけるための最良のオプションは、デイジー関数内でガワー類似度法を使用することだと思います. 1) それは最善の方法ですか?
これらの距離を取得したら、重要なクラスターを見つけたいと思います。私は pvclust を調べましたが、クラスタの強度を与えるその機能が気に入っています。ただし、以前にデイジーを使用して行った距離測定を受け入れるようにコードを変更することはできませんでした。私はここで与えられたアドバイスに従おうとして失敗しました10349#10349およびここで取得したコードを使用http://www.is.titech.ac.jp/~shimo/prog/pvclust/pvclust_unofficial_090824/pvclust.R
2)私の距離測定値を受け入れるように既存のコードを変更するのを手伝ってくれる人はいますか?
3) または、重要なクラスターの数を決定するための別のより良い方法はありますか?
皆様のご協力に感謝いたします。