R语言K-means聚类分析

R语言K-means聚类分析

K-means聚类分析是一种常用的无监督学习算法，用于对数据进行聚类和分组。在本文中，我们将介绍如何使用R语言进行K-means聚类分析，并提供相应的源代码。

K-means聚类算法的基本思想是将数据集分为K个不重叠的簇，使得同一簇内的样本相似度较高，而不同簇之间的样本相似度较低。该算法的步骤如下：

1. 随机选择K个初始聚类中心。
2. 将每个样本分配给距离最近的聚类中心。
3. 更新聚类中心，即计算每个簇的平均值作为新的聚类中心。
4. 重复步骤2和3，直到聚类中心不再变化或达到预定的迭代次数。

现在，我们将使用R语言实现K-means聚类分析。首先，我们需要准备一个包含要进行聚类分析的数据的数据集。假设我们有一个包含两个特征的数据集，可以表示为一个矩阵或数据框。

# 导入数据
data <- matrix(c(1, 1, 2, 1, 4, 3, 5, 4, 6, 5, 10, 8, 11, 7, 12, 8), ncol = 2, byrow = TRUE)

在上述代码中，我们创建了一个2列的矩阵，其中包含8个观测值。每一行表示一个观测值，每一列表示一个特征。

接下来，我们可以使用R中的kmeans()函数执行K-means聚类分析。该函数的参数包括要聚类的数据集和要分成的簇的数量K。

# 执行K-means聚类分析
k <- 2  # 聚类数
kmeans_result <-