library(cluster)
ruspi<-ruspini
ruspi
##      x   y
## 1    4  53
## 2    5  63
## 3   10  59
## 4    9  77
## 5   13  49
## 6   13  69
## 7   12  88
## 8   15  75
## 9   18  61
## 10  19  65
## 11  22  74
## 12  27  72
## 13  28  76
## 14  24  58
## 15  27  55
## 16  28  60
## 17  30  52
## 18  31  60
## 19  32  61
## 20  36  72
## 21  28 147
## 22  32 149
## 23  35 153
## 24  33 154
## 25  38 151
## 26  41 150
## 27  38 145
## 28  38 143
## 29  32 143
## 30  34 141
## 31  44 156
## 32  44 149
## 33  44 143
## 34  46 142
## 35  47 149
## 36  49 152
## 37  50 142
## 38  53 144
## 39  52 152
## 40  55 155
## 41  54 124
## 42  60 136
## 43  63 139
## 44  86 132
## 45  85 115
## 46  85  96
## 47  78  94
## 48  74  96
## 49  97 122
## 50  98 116
## 51  98 124
## 52  99 119
## 53  99 128
## 54 101 115
## 55 108 111
## 56 110 111
## 57 108 116
## 58 111 126
## 59 115 117
## 60 117 115
## 61  70   4
## 62  77  12
## 63  83  21
## 64  61  15
## 65  69  15
## 66  78  16
## 67  66  18
## 68  58  13
## 69  64  20
## 70  69  21
## 71  66  23
## 72  61  25
## 73  76  27
## 74  72  31
## 75  64  30
plot(ruspi, col="red", pch=3,cex=2, font=5)

clusdis1
## 
## Call:
## hclust(d = dis1, method = "complete")
## 
## Cluster method   : complete 
## Distance         : euclidean 
## Number of objects: 75

Dendograma: árbol de clúster donde cada grupo está vinculado a dos

o más grupos sucesores. Estos grupos están anidados y organizados como un árbol.

plot(clusdis1, cex=0.5, col="red", hang = -1, 
     main="Dendograma, Distancia Euclídea, Método completo")
rect.hclust(clusdis1, k = 9, border = 2:10)  ##Arma grupos en la grafica