R语言实现聚类算法

R语言实现聚类算法

聚类算法是一种常用的无监督学习方法，它将数据集中的对象划分为不同的组或簇，使得同一组内的对象相似度较高，而不同组之间的相似度较低。R语言是一种功能强大的统计分析和数据可视化工具，提供了多种聚类算法的实现。本文将介绍如何在R语言中实现常见的聚类算法，并提供相应的源代码。

1. K均值聚类算法

K均值聚类算法是一种基于距离度量的聚类方法，它将数据集划分为K个簇，并通过最小化簇内样本之间的平方误差和来确定簇的中心。以下是在R语言中实现K均值聚类算法的示例代码：

# 导入所需的包
library(cluster)

# 生成示例数据
data <- matrix(rnorm(100), ncol = 2)

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

# 输出聚类结果
print(kmeans_result$cluster)

2. 层次聚类算法

层次聚类算法是一种基于距离或相似性的层次划分方法，它通过逐步合并或分裂簇来构建聚类结果的层次结构。以下是在R语言中实现层次聚类算法的示例代码：

# 导入所需的包
library(cluster)

# 生成示例数据
data <- matrix(rnorm(100), ncol = 2)

# 执行层次聚类
hclust_result <- hclust(dist(data))

# 根据指定的高度截断聚类