R语言{cluster}与{factoextra}库实现海洋数据K均值聚类分析

"这篇研究论文探讨了使用R语言中的{cluster}和{factoextra}库进行K均值聚类分析在海洋地质数据分组中的应用。研究聚焦于西太平洋的马里亚纳海沟，分析了地质、构造、火山活动、测深和地貌等多维度数据，通过无监督的k-means聚类寻找数据中的相似性群组。作者使用了一系列R库，包括次要的{ggplot2}、{FactoMiner}、{openxlsx}、{carData}、{rio}、{car}和{flashClust}，以实现数据处理和可视化。经过测试不同数量的聚类，最终确定5个聚类最为合适。论文提供了详细的R编程代码，以支持研究的可重复性。" 在这篇论文中，K均值聚类是一种常用的数据挖掘技术，用于无监督学习场景，即在没有标签的情况下找出数据的自然分组。R语言的{cluster}库提供了实现K均值聚类的函数，如`kmeans()`，而{factoextra}库则支持结果的可视化和额外的聚类评估。 研究者首先收集了多种地质属性的数据，包括沉积物厚度、构造位置、火山火成岩区、水深和地貌特征（如坡度和坡向）。这些多元属性共同构成了数据集，通过K均值算法，可以找到数据内在的结构和模式，将具有相似特征的观测值归入同一类别。 在选择最佳聚类数量时，通常会使用诸如肘部法则或轮廓系数等方法。在这个案例中，从2到7尝试了不同数量的聚类，最终确定5个聚类最为合理。这表明数据中可能存在5个明显的相似性群体。 可视化是理解聚类结果的关键，{factoextra}库的`fviz_cluster()`函数可以帮助创建相关矩阵、双因子比较图和成对比较分析图。例如，研究发现沉积物厚度与坡度角有相关性，火山火成岩区与坡度角和坡向度也存在关联，同时，坡度角、沉积物厚度、坡向度、水深和火山作用对地貌有着显著影响。 论文的贡献不仅在于其对海洋地质数据的深入分析，还在于它提供了完整的R代码，使其他研究者能够复现这些分析步骤，这对于科学研究的透明性和可重复性至关重要。这些代码和方法可以被扩展到其他领域的地理空间数据分析，特别是在需要理解复杂多维数据模式的场景下。