利用K-means聚类法分析房屋价格数据
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更新于2024-08-04
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在本篇关于划分聚类的程序代码中,主要介绍了如何对房价数据集进行预处理、选择合适的聚类数量以及执行k-means算法的过程。以下是详细的步骤分析:
1. **数据加载与初步探索**:
首先,通过`read.csv()`函数加载了一个名为`house_price`的数据集。接着,使用`summary()`函数对数据集进行概览,了解各变量的统计特性。为了更好地处理数值型变量,将第七、第九、第十、第十二、第十三和第十四列的数值型变量转换为因子型,使用`as.factor()`函数完成这一操作。这样做可以将连续数值变量转换为类别,便于后续的聚类分析。
2. **数据清理与特征选择**:
数据集被进一步处理,通过`house_price2 <- house_price[,-17]`删除第十七列,然后提取前十四列作为主要特征 (`house_price3`)。这是因为可能某些列对聚类结果影响较小或不适合当前的分析目的。
3. **确定聚类数量**:
通过计算不同聚类中心点与样本之间的“距离平方和”(`withinss`),作者使用拐点图(`plot(1:15,a,type="b",xlab="clusters",ylab="距离平方和")`)来评估不同聚类数对模型的影响。拐点图展示了随着聚类数增加,距离平方和的变化趋势。在观察到拐点后,确定了3个聚类为最佳,即在三个簇内数据的分布效果最优。
4. **k-means聚类**:
使用k-means算法对处理后的数据进行聚类,`house_price_kmeans <- kmeans(house_price3, 3)`。这将数据集分为3个类别(集群),每个集群的中心(质心)表示该类别的典型特征。
5. **评估聚类效果**:
分析聚类结果,通过`table(house_price$priceType, house_price_kmeans$cluster)`检查`priceType`变量(可能是价格类型或房屋类型等)与聚类的关系,以验证聚类的合理性。同时,可视化聚类结果,可能包括散点图或者箱线图,以便直观地展示各簇内的数据分布。
6. **结果展示**:
最后,将聚类结果和每个簇的中心点(即质心)打印出来,以供进一步分析或报告使用。这一步通常涉及绘制带有不同颜色标记的点,代表不同的簇,同时显示聚类中心点的位置。
这段代码主要展示了在实际数据分析中如何运用k-means聚类方法对房价数据进行预处理、选择聚类数量并生成初步的聚类结果。通过这种方式,我们可以根据数据的内在结构将相似的房屋划分为不同的群体,有助于后续的深入研究和业务决策。
2009-07-24 上传
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