使用R语言中的kmeans函数进行聚类分析

聚类分析是一种无监督机器学习技术，用于将数据点分组到称为簇的相似组中。在R语言中，kmeans函数是一个用于执行k均值聚類的强大工具。

使用R语言中的kmeans函数进行聚类分析

使用R语言中的kmeans函数进行聚类分析

kmeans函数的工作原理

kmeans函数遵循迭代算法来对数据点进行聚类：

1. 随机选择k个数据点作为初始簇中心。 2. 计算每个数据点到每个簇中心的距离。 3. 将每个数据点分配给距离其最近的簇中心。 4. 更新每个簇中心为其成员的质心（平均值）。 5. 重复步骤2-4，直到簇中心不再改变或达到迭代次数。

kmeans函数的输入参数

kmeans函数需要以下输入参数：

x：一个包含要聚类的观测值的矩阵或数据框。 centers：要创建的簇的数量。 iter.max：聚类算法的迭代次数。

kmeans函数的输出

kmeans函数返回一个列表，其中包含以下信息：

cluster：一个包含每个数据点分配的簇号的向量。 centers：一个包含每个簇中心的矩阵。 totss：聚类的总和平方误。 withinss：簇内平方误的向量。

例子

以下代码展示了如何使用kmeans函数对鸢尾花数据集进行聚类：

```r 加载鸢尾花数据集 data(iris)

运行kmeans聚类，创建3个簇 clusters <- kmeans(iris[,1:4], centers = 3)

查看聚类结果 print(clusters) ```

选择簇数量

确定簇数量至关重要。一个常见的方法是使用轮廓法，其计算每个数据点在不同簇数量下的平均轮廓值。簇数量通常是轮廓值的簇数量。