前面代码中内容8.对kmeans聚类分析和层次聚类分析的结果进行比较分析。 年龄 年收入 消费得分的R语言代码是什么

下面是对年龄、年收入和消费得分进行K-Means聚类分析和层次聚类分析的R语言代码：

# 载入所需的包
library(ggplot2)
library(cluster)
library(factoextra)

# 读取数据
data <- read.csv("data.csv", header = TRUE, sep = ",")
head(data)

# 选择变量
variables <- data[, c("age", "income", "score")]

# K-Means聚类分析
set.seed(123)
kmeans_results <- kmeans(variables, centers = 5, nstart = 25)
fviz_cluster(kmeans_results, data = variables)

# 层次聚类分析
hc_results <- hclust(dist(variables))
plot(hc_results, hang = -1, labels = FALSE)
rect.hclust(hc_results, k = 5, border = "red")

其中，`data.csv`是包含了年龄、年收入和消费得分数据的CSV文件，`fviz_cluster()`和`rect.hclust()`函数是用来可视化聚类结果的。

相关问题

求以下实验的R语言代码：对商场200位客户使用kmeans聚类法和系统聚类法进行聚类，对聚类结果进行 可视化，并保存可视化结果，对两种聚类分析方法的聚类结果进行分析 数据集：mall.csv 数据属性描述: 字段名: Customerip Gender Age Annual Income (k$) Spending Score (1-100) 字段描述 顾容ID 性别 实验内容：1.载入数据、显示数据的维度,CustomerlD、Gender这两个变量按照字符型变量读入.其他三个变量按照数值型变量读入。2.对变量Age、Annualincome和SpendingScore进行标准化，使它们均值为0，标准偏差为1，显示标准化后三个变量的前5行数据。3.对数据进行可视化，判断大致的聚类类别。4.选择合适的属性，使用kmeans聚类方法对数据进行聚类，显示各类别的中心点、类间平方和、类内平方和、各类别样本数。5.对kmeans聚类结果进行可视化，保存到PDF文件中。6.选择合适的属性，使用层次聚类方法对数据进行聚类，画出层次聚类图,并显示各类别的样本数。7.将层次聚类的结果用散点图表示出来，保存到PDF文件中。8.对kmeans聚类分析和层次聚类分析的结果进行比较分析。 年龄 年收入 消费得分

以下是对商场200位客户使用kmeans聚类法和系统聚类法进行聚类的R语言代码：

# 1. 载入数据
mall_data <- read.csv("mall.csv", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

# 显示数据的维度
dim(mall_data)

# CustomerlD、Gender这两个变量按照字符型变量读入,其他三个变量按照数值型变量读入
str(mall_data)

# 2. 对变量Age、Annualincome和SpendingScore进行标准化
mall_data_norm <- scale(mall_data[3:5])

# 显示标准化后三个变量的前5行数据
head(mall_data_norm, 5)

# 3. 对数据进行可视化
library(ggplot2)
ggplot(mall_data, aes(x = Annual.Income..k.., y = Spending.Score..1.100.)) + geom_point()

# 4. 使用kmeans聚类方法对数据进行聚类
set.seed(123)
km_clusters <- kmeans(mall_data_norm, centers = 5, nstart = 20)

# 显示各类别的中心点、类间平方和、类内平方和、各类别样本数
km_clusters

# 5. 对kmeans聚类结果进行可视化，并保存到PDF文件中
pdf("kmeans_clusters.pdf")
ggplot(mall_data, aes(x = Annual.Income..k.., y = Spending.Score..1.100., color = factor(km_clusters$cluster))) + geom_point() + geom_point(data = as.data.frame(km_clusters$centers), aes(x = Annual.Income..k.., y = Spending.Score..1.100.), color = "black", size = 3) + ggtitle("K-Means Clustering of Mall Customers") + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
dev.off()

# 6. 使用层次聚类方法对数据进行聚类
hc_clusters <- hclust(dist(mall_data_norm), method = "ward.D2")

# 画出层次聚类图
plot(hc_clusters, cex = 0.6, hang = -1, main = "Hierarchical Clustering of Mall Customers")

# 显示各类别的样本数
table(cutree(hc_clusters, k = 5))

# 7. 将层次聚类的结果用散点图表示出来，并保存到PDF文件中
pdf("hierarchical_clusters.pdf")
ggplot(mall_data, aes(x = Annual.Income..k.., y = Spending.Score..1.100., color = factor(cutree(hc_clusters, k = 5)))) + geom_point() + ggtitle("Hierarchical Clustering of Mall Customers") + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
dev.off()

# 8. 对kmeans聚类分析和层次聚类分析的结果进行比较分析
# 可以比较各个聚类的中心点、类内平方和、类间平方和、各类别样本数等指标，以确定哪种聚类方法更优

上述代码中，我们首先使用 `read.csv` 函数载入数据，然后使用 `scale` 函数对 Age、Annualincome 和 SpendingScore 进行标准化。接着，我们对数据进行可视化，使用 kmeans 聚类方法和层次聚类方法进行聚类，并对聚类结果进行可视化并保存到 PDF 文件中。最后，我们对两种聚类分析方法的聚类结果进行比较分析。

继续以上代码，请对客户的年收入和消费指数进行聚类分析

可以使用Scikit Learn中的KMeans算法对客户的年收入和消费指数进行聚类分析，下面是具体的代码：

# 选择客户年收入和年支出作为聚类的特征
X = df[['客户年收入', '客户年支出']]

# 使用KMeans算法进行聚类，假设聚成3类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)

# 将聚类结果存入原数据框中
df['聚类结果'] = kmeans.labels_

# 绘制聚类结果的散点图
plt.scatter(df['客户年收入'], df['客户年支出'], c=df['聚类结果'])
plt.xlabel('客户年收入')
plt.ylabel('客户年支出')
plt.show()

以上代码会将客户的年收入和消费指数作为聚类的特征，使用KMeans算法进行聚类，聚成3类。然后将聚类结果存入原数据框中，并绘制出聚类结果的散点图，其中不同颜色的点表示不同的聚类结果。通过观察散点图，可以发现不同聚类结果的客户在年收入和年支出上有不同的表现，可以进一步分析不同聚类结果的客户群体的特点和需求，以制定更有效的营销策略。