k-means聚类算法r语言

k-means是一种常用的聚类算法，它的主要思想是将数据集划分为k个簇，使得同一簇内的数据相似度较高，而不同簇之间的数据相似度较低。

在R语言中，可以使用stats包中的kmeans函数进行聚类分析。下面是一个简单的例子：

# 生成数据集
set.seed(123)
data <- matrix(rnorm(100 * 2), ncol = 2)

# 对数据进行聚类分析
result <- kmeans(data, centers = 3)

# 输出聚类结果
print(result$cluster)

在上面的代码中，我们生成了一个包含100个样本、2个特征的数据集。然后使用kmeans函数对数据进行聚类分析，设置簇数为3。最后输出聚类结果。

kmeans函数还有其他的参数可以设置，比如初始化方法、最大迭代次数等。如果需要更多的帮助，可以参考R语言的帮助文档。