R软件中如何进行群落聚类分析？

群落按照物种相似形组成进行聚类分析，可以用树状图较好的表现物种的组成关系。受到很多植被学家的重视。这里以R软件实现聚类分析为例。如果按照物种组成的相似性做聚类分析，那么可以用Jaccard指数（经过转换的）。Jaccard指数只考虑物种在两个样方间是否重复出现，盖度在分析的过程中并不起什么作用。但是如果对乔木和灌木进行分析，就可以考虑个体的数量，计算样方物种组成的相似性的时候用Bray-Curtis指数。Jaccard指数和Bray-Curtis指数在众多生态学相关的程序包中都是可以计算的。下面说一下在R软件中，结合vegan程序包，对草本样方的物种组成进行聚类分析。下面是在R中的具体 *** 作过程：#第一步#是矩阵的整理，建议先整理一下各样地的名录，成如下格式，再用R整理成物种矩阵。

问题1：代码如下

#b为新建立的0矩阵，a为原始数据矩阵，读取文件test.txt的数据

a<- as.matrix(read.table("test.txt"))

b<- matrix(0,nrow=ncol(a),ncol = ncol(a))

for(n in i : nrow(a))

{

for(i in 1 :ncol(a))

{

if(a[n,i] == 1)

{

for( j in 1 :ncol(a))

{

if(a[n,j] == 1 &&i!= j)

{

b[i,j] = b[i,j]+1

}

}

}

}

}

#结束

新矩阵是b

问题2：

k <- 3 #设定聚类数

a<- read.table("test.txt"))#读入数据

cl <- hclust(dist(a),method="single") #设定聚类方法

memb <- cutree(cl, k=k) #分割聚类数

memb是类别标记

至于聚类分析图，我不知道什么意思。

满意请采纳。

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