R软件在系统聚类分析中的应用

　　>hc1<-hclust（d，"single"）#最短距离法
　　>hc2<-hclust（d，"complete"）#最长距离法
　　>hc3<-hclust（d，"median"）#中间距离法
　　>hc4<-hclust（d，"ward"）#Ward法
　　>opar<-par（mfrow=c（2，2））
　　>plot（hc1，hang=-1）；plot（hc2，hang=-1）
　　>plot（hc3，hang=-1）；plot（hc4，hang=-1）
　　输出结果（图1）
　　结果分析
　　由图1可以看出，不同方法的分类大体一样，结合山东省具体实际情况，最长距离法分类效果较好。
　　在系统聚类分析中，利用R软件是最方便、最简单、最易学的，而且根据不同的情况，可以自己修改别人的程序，比较方便；可以在处理多元数据聚类分析中，利用R软件具有很大的优势。

　　主要参考文献：
　　[1]王斌会.多元统计分析及R语言建模[M].广州：暨南大学出版社，2010.
　　[2]汤银才.R语言与统计分析[M].北京：高等教育出版社，2005.
　　[3]高惠璇.应用多元统计分析[M].北京：北京大学出版社，2005.
　　[4]李卫东.应用多元统计分析[M].北京：北京大学出版社，2008.