R语言中的聚类分析：探索数据模式的强大工具

聚类分析是一种无监督学习方法，用于将相似的数据点分组成簇。它是数据挖掘和统计分析中常用的技术，可以帮助我们发现数据中隐藏的模式和结构。在本文中，我们将介绍如何使用R语言进行聚类分析，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要加载所需的R包。在进行聚类分析时，我们通常使用"stats"和"cluster"包。

# 加载所需的R包
library(stats)
library(cluster)

接下来，我们将使用一个示例数据集来演示聚类分析的过程。我们将使用R语言自带的鸢尾花数据集（iris）作为示例数据。

# 加载鸢尾花数据集
data(iris)

数据集中包含了150个样本和4个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度）。我们的目标是根据这些特征将鸢尾花样本分成不同的簇。

在进行聚类分析之前，我们需要对数据进行预处理。通常，我们会对数据进行标准化或归一化处理，以确保各个特征具有相同的重要性。

# 对数据进行标准化处理
scaled_data <- scale(iris[, 1:4])

接下来，我们可以选择适当的聚类算法。常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类和期望最大化（EM）聚类。在这里，我们将使用K均值聚类作为示例。

# 执行K均值聚类
kmeans_result <- kmeans(sca