使用R语言的iris数据集,选择Sepal.Length(花萼长度)和Petal.Length(花瓣长度)属性,对其进行花种类的聚类分析。
时间: 2024-02-16 09:05:11 浏览: 25
好的,可以按照以下步骤来完成:
1. 加载iris数据集
```
data(iris)
```
2. 选择Sepal.Length和Petal.Length作为聚类属性
```
x <- iris[, c("Sepal.Length", "Petal.Length")]
```
3. 进行聚类分析
这里使用k-means聚类算法,将数据分为3类,可以使用如下代码:
```
set.seed(123) # 设置随机数种子,保证结果可重复
k <- 3 # 指定聚类数
km <- kmeans(x, k) # 进行聚类分析
```
4. 绘制聚类结果图
```
plot(x, col=km$cluster, main="Iris Clustering Results")
points(km$centers, col=1:k, pch=8, cex=2)
```
完整代码如下:
```
# 加载数据集
data(iris)
# 选择聚类属性
x <- iris[, c("Sepal.Length", "Petal.Length")]
# 进行聚类分析
set.seed(123)
k <- 3
km <- kmeans(x, k)
# 绘制聚类结果图
plot(x, col=km$cluster, main="Iris Clustering Results")
points(km$centers, col=1:k, pch=8, cex=2)
```
运行代码后会得到一张聚类结果图,每个点被分为了不同的颜色,表示不同的聚类簇。其中,每个簇的中心用大圆圈表示。