R语言：关于我国各地区消费水平的聚类分析代码

好的，以下是一个简单的R语言代码示例，用于对我国各地区消费水平进行K-Means聚类分析：

# 导入数据集
data <- read.csv("your_data_file.csv")

# 数据预处理
data <- data[,2:ncol(data)] # 选择消费水平变量列
data <- scale(data) # 标准化数据

# K-Means聚类分析
library(cluster)
set.seed(123) # 设定随机数种子
k <- 4 # 设定聚类数
kmeans_fit <- kmeans(data, k)

# 聚类结果可视化
library(factoextra)
fviz_cluster(kmeans_fit, data = data, palette = "Set2")

# 聚类结果分析
cluster_labels <- kmeans_fit$cluster # 获取聚类标签
cluster_centers <- kmeans_fit$centers # 获取聚类中心
cluster_results <- cbind(data, cluster_labels) # 合并数据和标签
cluster_means <- aggregate(. ~ cluster_labels, data = cluster_results, mean) # 计算每个类别的平均值

你需要将代码中的数据文件路径替换为你自己的数据文件路径，或者直接将数据集写入代码中。同时，你可以根据需要修改聚类数和调整其他参数。