Niektóre funkcje używane w analizie wielowymiarowej do grupowania i pracy z danymi wielowymiarowymi są następujące:
cmdscal() do klasycznego skalowania wielowymiarowego
cophenetic() dla odległości kophenetic w hierarchicznym grupowaniu
cut.dendrogram() dla ogólnej struktury drzewa
cutree() do cięcia drzewa na grupy
dendrapply(), aby zastosować funkcję do wszystkich węzłów dendrogramu
as.dendrogram(), aby nadać odpowiedniemu obiektowi klasę dendrogram
factanal() do analizy czynnikowej
hclust() do hierarchicznego grupowania
ident.hclust() do identyfikacji klastrów
kmeans() dla k oznacza grupowanie
labels.dendrogram() podaje kolejność lub etykiety liści na dendrogramie
loadings() drukowanie ładunków z analizy czynnikowej
merge.dendrogram() łączy dwa dendrogramy
order.dendrogram() podaje kolejność lub etykiety liści dendrogramu
prcomp() wykonuje analizę głównych składników
princomp() wykonuje również analizę głównych składowych
promax() używany do obracania osi w analizie czynnikowej
reorder.dendrogram() do zmiany kolejności dendrogramu z zachowaniem początkowych ograniczeń
rev.dendrogram() odwraca kolejność węzłów w dendrogramie
str.dendrogram() wyświetla wewnętrzną strukturę dendrogramu
varimax() używany do obracania osi w analizie czynnikowej
Aby uzyskać więcej informacji na temat dowolnej funkcji, wprowadź ?”function.name” w wierszu polecenia R, gdzie function.name jest nazwą funkcji.
Statystyki pakietu zawierają również kilka rozkładów prawdopodobieństwa; osiem funkcji as. ; sześć funkcji is. ; wiele funkcji kreślących, takich jak heatmap() i 20 funkcji plot – które są specyficzne dla wielu klas związanych z funkcjami modelowania; funkcje używane w estymacji jądra; funkcje pomocnicze f lub modele, takie jak model siedem. Funkcje; siedem na. funkcje do obsługi brakujących danych; 14 predykcji. – funkcje dla wyjścia modelu, 36 wydruków. funkcje do drukowania wyników; i dziesięć podsumowań. funkcje do podsumowania wyników.