k1=kmeans(data,5)

这行代码是使用k-means算法对数据集进行聚类，将数据集分为5个簇。其中，`data`是输入的数据集，可以是一个矩阵或数据框。`kmeans()`函数会返回一个包含聚类结果的对象，其中包括聚类中心、每个样本所属的簇等信息。可以使用以下代码查看聚类结果：

k1 <- kmeans(data, 5)
print(k1)

其中，`print(k1)`会输出聚类结果的详细信息，包括聚类中心、每个样本所属的簇等。

相关问题

k1=kmeans(data,5) Error in do_one(nmeth) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) In addition: Warning message: In storage.mode(x) <- "double" : NAs introduced by coercion

这个错误提示通常意味着在使用k-means算法进行聚类时，数据集中包含了缺失值、无穷大或非数值类型的数据，导致无法进行计算。你需要检查你的数据集，确保其中不包含上述类型的数据。你可以使用如下代码查看数据集中是否存在缺失值：

sum(is.na(data))

如果结果大于0，说明数据集中存在缺失值。你可以使用如下代码删除包含缺失值的行：

na.omit(data)

如果仍然出现错误，则需要进一步检查数据集中是否有其他类型的数据。如果问题仍然存在，可以尝试寻求其他开发者的帮助。

matlab kmeans画图

在使用Matlab进行Kmeans聚类时，可以通过绘制散点图来展示聚类结果和聚类边界。以下是一个示例代码，展示了如何使用Kmeans算法对数据进行聚类，并绘制出聚类效果的散点图:

% 导入数据
Dat = xlsread('data.xls');
Feature = zeros(size(Dat));
Feature(:,2:end) = Dat(:,2:end);
X = Feature(:,2:end);

% Kmeans聚类
KCluster = 6;
cidx = func_cmeans(X',KCluster);
Feature(:,1) = cidx';

% 绘制散点图
K1 = 2; % 选择权值最大的两个特征进行绘图
K2 = 3;
figure;
plot(X(cidx==1,K1),X(cidx==1,K2),'ro', ...
     X(cidx==2,K1),X(cidx==2,K2),'bo', ...
     X(cidx==3,K1),X(cidx==3,K2),'ko', ...
     X(cidx==4,K1),X(cidx==4,K2),'mo', ...
     X(cidx==5,K1),X(cidx==5,K2),'mo', ...
     X(cidx==6,K1),X(cidx==6,K2),'co');
hold on;

% 添加图例
if KCluster == 2
    legend('类别1','类别2','聚类中心点');
end
if KCluster == 3
    legend('类别1','类别2','类别3','聚类中心点');
end
if KCluster == 4
    legend('类别1','类别2','类别3','类别4','聚类中心点');
end
if KCluster == 5
    legend('类别1','类别2','类别3','类别4','类别5','聚类中心点');
end
if KCluster == 6
    legend('类别1','类别2','类别3','类别4','类别5','类别6','聚类中心点');
end

这段代码会根据所给数据集进行Kmeans聚类，并根据聚类结果绘制散点图。其中，不同类别的数据点用不同的颜色表示，聚类中心点用另一种颜色表示。你可以根据自己的数据集和需求修改代码中的参数和绘图方式，以获得适合你的聚类效果图。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [MATLAB | kmeans聚类如何绘制更强的聚类边界(决策边界)](https://blog.csdn.net/slandarer/article/details/127071211)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [基于MATLAB的Kmeans聚类算法的仿真与分析](https://blog.csdn.net/ccsss22/article/details/127951752)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]