kmeans聚类算法r语言

Kmeans聚类算法是一种常用的无监督学习算法，可以将数据集划分为K个不同的簇。在R语言中，可以使用kmeans函数来实现Kmeans聚类算法。

下面是一个简单的Kmeans聚类算法的R语言代码示例：

# 生成数据
set.seed(123)
x <- matrix(rnorm(50*2), ncol=2)
# Kmeans聚类
km.res <- kmeans(x, centers=3)
# 可视化结果
plot(x, col=km.res$cluster)
points(km.res$centers, col=1:3, pch=8, cex=2)

在上面的代码中，我们首先生成了一个50行2列的随机数据集x，然后使用kmeans函数将其聚类为3个簇，并将结果可视化出来。

相关问题

kmeans聚类算法代码python

以下是kmeans聚类算法的Python代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def kmeans(X, K, max_iters=100):
    centroids = X[np.random.choice(len(X), K, replace=False)]
    for i in range(max_iters):
        C = np.argmin(np.sqrt(((X - centroids[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2)), axis=)
        new_centroids = np.array([X[C == k].mean(axis=) for k in range(K)])
        if np.allclose(centroids, new_centroids):
            break
        centroids = new_centroids
    return C, centroids

# 生成数据
np.random.seed()
X = np.vstack([np.random.randn(100, 2) + [2, 2], np.random.randn(100, 2) + [-2, -2], np.random.randn(100, 2) + [2, -2]])
# 聚类
C, centroids = kmeans(X, 3)
# 可视化
plt.scatter(X[:, ], X[:, 1], c=C)
plt.scatter(centroids[:, ], centroids[:, 1], marker='x', s=200, linewidths=3, color='r')
plt.show()

该代码实现了kmeans聚类算法，其中X为输入数据，K为聚类数目，max_iters为最大迭代次数。函数返回聚类结果C和聚类中心centroids。代码中还包括了一个简单的数据生成和可视化过程。

python kmeans聚类算法肘部法则

在Python中，你可以使用scikit-learn库来实现K-means聚类算法以及肘部法则的计算。下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans

# 生成样本数据
X = np.random.rand(100, 2)

# 设置聚类数量的范围
k_values = range(1, 10)

# 计算不同聚类数量下的聚类误差
inertia = []
for k in k_values:
    kmeans = KMeans(n_clusters=k)
    kmeans.fit(X)
    inertia.append(kmeans.inertia_)

# 绘制肘部法则图形
plt.plot(k_values, inertia, 'bx-')
plt.xlabel('Number of Clusters (k)')
plt.ylabel('Inertia')
plt.title('Elbow Method')
plt.show()

运行上述代码，你将得到一个关于聚类数量与聚类误差之间的图形。通过观察图像，找到一个拐点或者肘部，即聚类误差开始显著减少的点，该点对应的聚类数量即为最佳的聚类数量。

注意：这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要对数据进行预处理和选择更合适的聚类数量范围。