r语言提取kmeans的结果
时间: 2023-08-09 22:06:21 浏览: 47
在 R 语言中,可以使用以下代码提取 kmeans 的结果:
假设你已经用 kmeans 函数进行了聚类,得到了一个聚类结果对象 kmeans.result,那么可以使用以下代码来提取聚类结果:
1. 聚类结果的中心点
```
kmeans.result$centers
```
2. 每个样本点所属的聚类中心编号
```
kmeans.result$cluster
```
3. 聚类结果的总平方和
```
kmeans.result$tot.withinss
```
4. 每个聚类的样本个数
```
kmeans.result$size
```
5. 每个样本点到其所属聚类中心的距离平方
```
kmeans.result$withinss
```
6. 每个样本点到最近的聚类中心的距离平方
```
kmeans.result$betweenss
```
注意:以上代码中,kmeans.result 是聚类结果对象的名称,需要根据实际情况进行修改。
相关问题
用Kmeans算法求iris数据集的聚类及聚类精度的详细R语言代码
以下是用Kmeans算法求iris数据集的聚类及聚类精度的详细R语言代码:
```R
# 加载iris数据集
data(iris)
# 将数据集中的类别变量转换为数值变量
iris$Species <- as.numeric(iris$Species)
# 用Kmeans算法进行聚类,设定聚类数为3
set.seed(123)
kmeans_result <- kmeans(iris[,1:4], 3)
# 查看聚类结果
kmeans_result$cluster
# 将聚类结果与实际类别进行比较,计算聚类精度
table(kmeans_result$cluster, iris$Species)
accuracy <- sum(diag(table(kmeans_result$cluster, iris$Species))) / nrow(iris)
accuracy
```
其中,`set.seed(123)`用于设定随机数种子,保证每次运行结果一致;`iris[,1:4]`表示选取数据集中的前4列作为聚类的特征;`kmeans_result$cluster`表示聚类结果;`table(kmeans_result$cluster, iris$Species)`用于生成聚类结果与实际类别的交叉表,`diag()`提取交叉表对角线上的元素(即聚类正确的样本数),`sum()`求和后除以总样本数即可得到聚类精度。
r语言鸢尾花聚类分析
在R语言中,可以使用不同的聚类算法对鸢尾花数据集进行聚类分析。其中,常用的聚类算法包括K-means、AGNES和DBScan。
K-means是一种常见的聚类算法,它将数据集划分为K个簇,使得每个数据点都属于离其最近的簇。在R语言中,可以使用kmeans函数来实现K-means聚类算法。以下是一个简单的示例代码:
```R
# 加载鸢尾花数据集
data(iris)
# 提取特征变量
iris_features <- iris[, 1:4]
# 执行K-means聚类
kmeans_result <- kmeans(iris_features, centers = 3)
# 查看聚类结果
kmeans_result$cluster
```
AGNES是一种层次聚类算法,它将数据集划分为不同的层次,形成一个聚类树。在R语言中,可以使用agnes函数来实现AGNES聚类算法。以下是一个简单的示例代码:
```R
# 加载鸢尾花数据集
data(iris)
# 提取特征变量
iris_features <- iris[, 1:4]
# 执行AGNES聚类
agnes_result <- agnes(iris_features, method = "ward")
# 查看聚类结果
cutree(agnes_result, k = 3)
```
DBScan是一种基于密度的聚类算法,它将数据点划分为核心点、边界点和噪声点。在R语言中,可以使用dbscan函数来实现DBScan聚类算法。以下是一个简单的示例代码:
```R
# 加载鸢尾花数据集
data(iris)
# 提取特征变量
iris_features <- iris[, 1:4]
# 执行DBScan聚类
dbscan_result <- dbscan(iris_features, eps = 0.5, minPts = 5)
# 查看聚类结果
dbscan_result$cluster
```