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：

# 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：

# 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：

# 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