我国十五岁以上婚姻状况以上的聚类分析，用r写出代码

我国十五岁以上人群的婚姻状况聚类分析通常涉及对社会统计数据进行数据预处理、选择合适的聚类方法（如层次聚类、K-means聚类或DBSCAN等）、执行聚类并解释结果。这里我将提供一个使用R语言进行K-means聚类的基本示例，但请注意，实际的数据和具体聚类设置需要根据实际数据集来确定。

首先，假设你有一个包含年龄、教育水平、职业等指标的婚姻状况数据框`df`，其中`age`是年龄列，其他列是分类变量。

# 加载必要的包
library(dplyr)  # 数据操作
library(cluster) # 用于聚类
library(ggplot2) # 可视化

# 数据预处理
# 假设你的数据已经清洗过，并且年龄是以整数或连续值表示
df <- df %>%
  select(-age) # 如果年龄已经是数值型

# 将分类变量转化为因子或哑变量（如果需要）
for (col in colnames(df)) {
  df[[col]] <- as.factor(df[[col]])
}

# 对数值变量进行标准化（如果年龄是连续值）
if ("age" %in% names(df)) {
  df$age <- scale(df$age)
}

# 使用K-means聚类
set.seed(123) # 设置随机种子以便于复现
k <- 3 # 假设我们想分为3类
km_model <- kmeans(df[, -1], centers = k, nstart = 25) # 忽略年龄列，因为它可能被标准化了

# 查看聚类结果
print(km_model)

# 绘制聚类结果
ggplot(data = df, aes(x = age, y = ..scaled:center.., color = km_model$cluster)) +
  geom_point() +
  labs(x = "年龄", y = "平均特征值", color = "聚类类别")

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