R语言中的聚类分析：探索数据的隐藏结构

R语言中的聚类分析：探索数据的隐藏结构

聚类分析是一种常用的无监督学习方法，用于识别数据集中的隐藏结构和模式。它通过将数据对象分组为相似的集合（称为簇）来实现这一目标。R语言提供了丰富的工具和库，使得聚类分析在数据科学和机器学习领域得到广泛应用。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，让我们导入所需的R包。在进行聚类分析之前，我们需要安装并加载一些常用的聚类分析包，如stats和cluster。以下是导入这些包的代码：

install.packages("stats")
install.packages("cluster")

library(stats)
library(cluster)

接下来，我们需要准备我们的数据集。在聚类分析中，数据集通常表示为一个矩阵或数据框。假设我们有一个包含数值型特征的数据集，我们可以使用data.frame函数创建一个数据框，并填充相应的数据。以下是一个示例数据集的创建代码：

# 创建示例数据集
data <- data.frame(
  x1 = c(1, 2, 3, 10, 11, 12),
  x2 = c(4, 5, 6, 13, 14, 15),
  x3 = c(7, 8, 9, 16, 17, 18)
)

在这个示例数据集中，我们有三个特征x1，x2和x3，每