第五讲 | 样地怎么分组才科学?聚类分析在样地分类中的应用实战

专栏:科研统计方法实战分享 | 地学/农学人的数据分析工具箱
✍️ 作者:平常心0715
本讲关键词:聚类分析、样地分组、层次聚类、K均值、距离矩阵、热图


一、聚类分析是什么?

聚类分析(Cluster Analysis)是一种无监督分类方法,可以根据样本(如土壤样地、作物品种、区域类型)在多个变量上的相似性,自动将它们划分为若干组(Cluster)。

不需要先验标签,纯粹依据数据结构进行“自动分组”。


二、科研中常见的聚类应用场景

领域 应用示例
土壤学 根据土壤理化指标对样地分类
农学 根据品种性状将作物聚类(如抗逆性、生长指标)
生态学 生境/功能组群划分
遥感与土地利用 地物光谱聚类、土地覆盖类型分类
气候与环境 按气象因子聚类区域气候带

三、聚类分析的常用方法

方法 特点 常用工具包
层次聚类(Hierarchical) 无需事先指定分组数,结果可视化为树状图(Dendrogram)

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