R语言：使用fviz_cluster进行聚类分析结果的可视化

R语言：使用fviz_cluster进行聚类分析结果的可视化

聚类分析是一种常用的数据分析方法，它可以将相似的样本归为一类，并将不相似的样本分为不同的类别。在R语言中，我们可以使用fviz_cluster函数对聚类分析的结果进行可视化，以更好地理解和解释聚类的结果。

首先，我们需要安装并加载factoextra包，因为fviz_cluster函数是该包中的一个功能。

# 安装factoextra包
install.packages("factoextra")

# 加载factoextra包
library(factoextra)

接下来，我们准备一个数据集用于聚类分析。假设我们有一个包含多个变量的数据框data，并且我们想要对其中的观测进行聚类。

# 创建示例数据框
data <- data.frame(
  X1 = rnorm(100),
  X2 = rnorm(100),
  X3 = rnorm(100)
)

现在，我们可以使用聚类算法（如K均值聚类）对数据进行聚类。在这个例子中，我们使用K均值聚类将数据分为3个聚类。

# 进行K均值聚类
kmeans_result <- kmeans(data, centers = 3)

# 将聚类结果添加到数据框中
data$cluster <- kme