自然環境調査では、地点ごとの確認種リストを作成します。この確認種リストから、クラスター分析を使って、調査地点をグループ分けする方法を紹介します。
1.以下のような調査結果をEXCELで作成します。
| 調査地点 | アカネズミ | ヒメネズミ | カワネズミ | ドブネズミ |
| 地点A | ○ | ○ | ||
| 地点B | ○ | ○ | ||
| 地点C | ○ | ○ | ○ | |
| 地点D | ○ | ○ | ||
| 地点E | ○ | ○ | ||
| 地点F | ○ | ○ | ○ |
2.確認された地点→1、確認されていない地点→0にして、csvで保存します。
| 調査地点 | アカネズミ | ヒメネズミ | カワネズミ | ドブネズミ |
| 地点A | 1 | 0 | 1 | 0 |
| 地点B | 0 | 1 | 1 | 0 |
| 地点C | 0 | 1 | 1 | 1 |
| 地点D | 1 | 0 | 0 | 1 |
| 地点E | 1 | 0 | 1 | 0 |
| 地点F | 1 | 0 | 1 | 1 |
3.Rを起動して、コンソールで以下のように入力します。
data <- read.csv("data.csv",header=T,row.names=1)
//ユークリッド距離じゃなくて、他の類似度指数を使わないといけないかも？
kyori <- dist(scale(data),method="euclidean")
//ward法じゃなくて群平均法にしないといけないかも？
cl <- hclust(kyori,method="ward")
plclust(cl,hang=-1,main="クラスター分析")
#ヒートマップ
heatmap(as.matrix(scale(data)),col=c(gray(0.7),gray(0.6),gray(0.5),gray(0.4),gray(0.3),gray(0.2)))
