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這篇文章主要講解了“R語言如何補齊缺失值進行聚類分析”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“R語言如何補齊缺失值進行聚類分析”吧！
在理想的狀態我們希望數據沒有缺失值。不幸的是，由于各種原因，缺失值會時有發生。這會帶來問題。無法在不完整的數據矩陣上進行聚類分析。
Husson和Josse寫了一個稱為missMDA的包，可以用imputePCA（）函數進行缺失值的填充。
library("missMDA")
df=read.table("aa.txt",header = T,row.names = 1,sep="\t")
df=log1p(df)
res.comp <- imputePCA(df,ncp=2)
clustering <- hclust(dist(res.comp$completeObs), method = "complete")
plot(clustering)感謝各位的閱讀，以上就是“R語言如何補齊缺失值進行聚類分析”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對R語言如何補齊缺失值進行聚類分析這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！
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