K-means算法：理解及R语言实现

K-means算法：理解及R语言实现

K-means算法是一种常用的聚类算法，可以用于将数据集划分成不同的簇群。本文将详细介绍K-means算法的原理，并提供R语言的实现代码。

K-means算法的原理
K-means算法的目标是将数据集划分为K个簇群，其中每个数据点被分配到与其最相似的簇群中。算法的具体步骤如下：

1. 初始化：随机选择K个数据点作为初始的簇群中心。
2. 分配数据点：计算每个数据点与各个簇群中心的距离，并将数据点分配到与其最近的簇群。
3. 更新簇群中心：对每个簇群，计算其所有数据点的均值，并将该均值作为新的簇群中心。
4. 重复步骤2和3，直到簇群中心不再发生变化，或达到预定的迭代次数。

R语言实现K-means算法
接下来，我们将使用R语言来实现K-means算法。首先，我们需要准备一个数据集作为输入。这里我们以随机生成的数据集为例：

# 生成随机数据集
set.seed(123)
data <- matrix(rnorm(200), ncol = 2)

# 执行K-means算法
k <- 3  # 设置簇群数
km_result <- kmeans(data, centers = k)

# 打印聚类结果
print(km_result$cluster)

在上面的代码中，我们使用kmeans函数执行K-means算法。data是输入的数据集，centers参数用于指定簇群数。