R语言实战：聚类分析深度解析

"数据分析与挖掘技术之R语言实战 第5课-聚类分析 共15页.pdf"，本课程主要介绍了使用R语言进行聚类分析的方法和实践，包括聚类的基本概念、距离计算方法、相关系数、层次聚类法以及K-means聚类法。 在聚类分析中，目标是将数据集中的对象或样本按照它们的特征或属性相似性进行分组，形成不同的簇。这种分析方式是无监督学习的一种，无需预先知道应该划分的类别，而是由算法自动生成。聚类分析广泛应用于市场细分、生物学研究、社交网络分析等领域。 距离是聚类分析的基础，衡量样本间相似性的关键指标。课程中提到了几种常见的距离计算方法： 1. 闵可夫斯基距离（Minkowski）是包含其他几种距离的一般形式，如欧式距离（当p=2时）、曼哈顿距离（当p=1时）和切比雪夫距离（当p=∞时）。 2. Lance距离是另一种距离计算方式。 3. 二进制距离基于1-1、0-0和不匹配配对的数量来衡量样本间的差异。 R语言提供了`dist()`函数用于计算样本间的距离，可以根据不同的方法参数选择相应的距离度量，如欧式距离、切比雪夫距离等。 在进行聚类前，通常需要对数据进行预处理，包括数据变换以消除量纲影响和改善数据分布。课程中提到了几种常见的数据变换方法： 1. 中心化变换：将数据减去均值，保持方差不变。 2. 标准化变换：将数据减去均值并除以标准差，使得数据具有均值0和方差1。 3. 极差标准化变换：数据减去最小值后除以最大值与最小值之差，使得数据范围在[-1, 1]之间。 4. 极差正规化变换：数据除以其极差，使数值范围在[0, 1]之间。 此外，课程还提及了相似系数，例如余弦相似度，它衡量的是两个向量在向量空间中的夹角余弦，常用于文本分析和信息检索中，表示两个样本在特定维度上的方向相似性。 这门课程通过R语言深入浅出地讲解了聚类分析的关键技术和实际应用，对于初学者来说是一份宝贵的参考资料。通过学习，学员可以掌握如何利用R语言进行数据预处理、距离计算以及实施不同类型的聚类算法，从而在实际项目中实现数据的智能分组和模式识别。