系统聚类的R语言实现

系统聚类方法概述
系统聚类是一种广泛应用的分类技术，假设有n个样本，每个样本包含p个特征，该方法的基本流程如下：首先将每个样本（或变量）单独视为一类，此时共有r类（若为Q型聚类，则r=n；若为R型聚类，则r=p）。随后依据样本之间的相似性（如距离、相关系数等），将最接近的两个类别进行合并，形成r-1类；接着在r-1类中继续寻找相似度最高的两类进行整合，得到r-2类，并依此类推。

在Q型聚类的情况下，设Gs与Gt为两个类别，用dij表示Gs中第i个样本与Gt中第j个样本之间的距离。对于Gs与Gt之间距离Dst的计算方式，常见的有以下几种方法。
（1）最短距离法：Gs和Gt之间的距离Dst被定义为两类别中最近样本间的距离，即：

(2)最大距离法：Gs与Gt之间的距离Dst被定义为两个类别中相距最远的样本间的距离，具体表达为：

(3)中间距离法：Gs与G