R语言 K均值聚类的代码
时间: 2024-06-22 22:03:57 浏览: 4
在R语言中,K-Means聚类算法通常使用`kmeans()`函数来实现。以下是一个简单的示例,展示如何执行K-Means聚类:
```r
# 首先,假设我们有一个数据集df,其中包含两列数值变量
# 假设df是一个数据框,有两列数值(x和y)
# df <- data.frame(x = c(1, 5, 2, 8, 9, 10), y = c(4, 8, 6, 7, 12, 14))
# 使用kmeans()函数进行聚类
set.seed(123) # 设置随机种子以保证结果可重复
clusters <- kmeans(df[, c("x", "y")], centers = 3) # 选择3个簇
# 输出聚类结果
print(clusters$cluster) # 输出每个观测点所属的簇编号
centers <- clusters$centers # 获取聚类中心
print(centers) # 输出聚类中心
# 可视化结果
library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x = x, y = y, color = clusters$cluster)) + geom_point()
```
相关问题
r语言flexclust包做二分k均值聚类代码
好的,以下是R语言中flexclust包实现二分k均值聚类的示例代码:
假设有一个数据集`mydata`,包含10个变量和100个样本。我们需要将这些样本分成3个簇:
```R
# 安装并加载flexclust包
install.packages("flexclust")
library(flexclust)
# 加载数据集
data(mydata)
# 设置聚类的个数
k <- 3
# 运行二分k均值聚类
bkm <- bclustKMeans(mydata, k = k)
# 打印聚类结果
print(bkm)
# 预测新数据的聚类
newdata <- data.frame(...) # 新数据
pred <- predict(bkm, newdata)
```
上述代码中,`bclustKMeans()`函数的第一个参数是要聚类的数据集,第二个参数`k`是聚类的个数。`bkm`对象包含了聚类结果,可以通过`print()`函数查看。对于新数据,可以使用`predict()`函数进行预测,返回该数据所属的簇编号。
R语言基于相关系数聚类代码
R语言中基于相关系数的聚类代码如下:
```
# 导入数据
data <- read.csv("E:/r/test/roulei.csv", sep=',', header=TRUE)
# 计算相关系数矩阵
cor_matrix <- cor(data)
# 进行聚类分析
cluster_results <- hclust(as.dist(1 - cor_matrix), method = "average")
# 绘制聚类树状图
plot(cluster_results)
# 设定聚类个数
num_clusters <- 4
# 进行k均值聚类
kmeans_results <- kmeans(cor_matrix, num_clusters)
# 输出聚类结果
print(kmeans_results$cluster)
```
以上代码首先导入数据,然后计算数据的相关系数矩阵。接着使用hclust函数进行层次聚类分析,并绘制聚类树状图。然后通过kmeans函数进行k均值聚类,并指定聚类个数为4。最后输出聚类结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>