R语言聚类分析实战：k-means与K-medoids算法解析

"这篇资源主要介绍了如何使用R语言进行聚类分析，涵盖了k-means聚类、K-medoids聚类以及层次聚类和基于密度的DBSCAN算法。通过实例展示了如何利用R语言的内置数据集IRIS进行k-means聚类，并解释了聚类分析的基本概念、目的和应用领域。此外，还提到了几种常用的距离度量方法，如欧式距离、曼哈顿距离和余弦相似度。" 聚类分析是一种无监督学习方法，旨在将数据集中的对象自动分组到不同的簇中，使得同一簇内的对象相似度较高，而不同簇之间的对象相似度较低。这种方法广泛应用于商务智能、图像识别、搜索引擎优化、生物信息学和安全性等领域，帮助我们发现数据的内在结构和模式。 在R语言中，有多种聚类算法可供选择。例如，k-means聚类是最常用的聚类方法之一，它通过迭代寻找簇中心（即形心）并重新分配对象来最小化簇内的平方误差和。R语言实现k-means算法通常使用`kmeans()`函数，如示例所示，对IRIS数据集进行聚类分析，将物种信息忽略后，将数据点分为3个簇。通过`plot()`函数可视化聚类结果，可以看到不同颜色代表的簇。 K-medoids聚类，也称为PAM（Partitioning Around Medoids，围绕原型的划分），是一种更健壮的聚类方法，因为它使用实际的数据点作为簇的代表，而不是像k-means那样使用均值。在R中，可以通过`fpc`包的`pam()`函数实现K-medoids聚类。相比k-means，K-medoids对于异常值和非球形分布的数据更鲁棒。 除了划分方法，还有层次聚类，它通过构建对象之间的树状结构（谱系图或 dendrogram）来形成簇。层次聚类分为凝聚型（agglomerative）和分裂型（divisive），在R中可以使用`hclust()`函数进行实现。 最后，基于密度的聚类方法，如DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise），能够发现任意形状的簇，并且对噪声数据不敏感。在R中，可以使用`dbscan()`函数来自`dbscan`包实现这种聚类。 在进行聚类分析时，选择合适的距离度量方法至关重要。欧式距离是最常用的距离度量，适用于大多数情况；曼哈顿距离则考虑了每个维度上的绝对差异；余弦相似度则关注向量的方向而非长度，适用于特征向量之间的角度比较。 总结来说，R语言提供了丰富的聚类工具和数据处理库，使得数据分析师和研究人员能够方便地探索数据的聚类结构，从而获取有价值的洞察。了解并熟练掌握这些方法，将有助于在各种实际问题中找到隐藏的模式和群体。