R语言实现K均值与系统聚类（最大距离法、类平均法、离差平方和法）及可视化

本文档主要介绍了在R语言中应用K均值聚类和系统聚类（包括最大距离法、类平均法和离差平方和法）进行数据聚类的过程。首先，我们从加载必要的库和数据集开始，例如`factoextra`库，它提供了方便的函数来进行聚类分析和可视化。 在K均值聚类部分，作者首先读取了一个名为`.txt`的文件，并将数据转换成适合处理的形式。利用`fviz_nbclust`函数，通过计算wss（within-cluster sum of squares，即簇内平方和）来评估不同聚类数量的合理性，这种方法有助于确定最佳的聚类个数。然后，执行K-means算法，设置8个初始聚类中心，并将聚类结果与原始数据结合，生成了一个可视化的拐点图，以便于理解聚类效果。 系统聚类方面，作者首先计算了数据的欧氏距离矩阵（`dist`函数），这是许多聚类方法的基础。接下来，使用三种不同的凝聚度聚类方法： 1. 最大距离法（"complete"或单 linkage）：通过`hclust`函数构建一个基于完全连接树的聚类结构，并用`rect.hclust`函数将其可视化，展示各簇之间的最大距离关系。 2. 类平均法（"average"或UPGMA，Unweighted Pair Group Method with Arithmetic Mean）：同样，构建基于平均距离的聚类树，并用`rect.hclust`进行可视化。 3. Ward方法（"ward"）：这是一种基于最小化簇内平方和增量的聚类方法，通过`hclust`和`rect.hclust`展示其聚类结果。 这些系统聚类方法帮助用户对比不同聚类策略的效果，选择最适合数据集特点的聚类方法。整个过程涉及数据预处理（标准化）、距离矩阵计算、聚类算法应用以及结果的可视化和评估，这对于理解和优化数据的内在结构非常有帮助。通过这份R语言代码，读者可以了解到如何在实际项目中应用这些聚类技术。