R语言KMeans聚类分析：使用肘部法则确定最佳聚类簇数

最新推荐文章于 2025-04-27 01:48:14 发布

飞翔心灵

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本文介绍了如何在R语言中利用KMeans聚类算法进行无监督学习，并通过肘部法则确定最佳聚类簇数。肘部法则通过绘制簇内平方和（WCSS）与簇数的关系图，找到降低速度显著减缓的拐点，以此选择合适的簇数。文中提供了详细的R代码示例，包括数据读取、聚类分析和图形绘制，以帮助读者理解和应用这种方法。

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R语言KMeans聚类分析：使用肘部法则确定最佳聚类簇数

KMeans聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集分成不同的簇。确定最佳的聚类簇数是一个关键问题，因为选择不同的簇数可能会导致不同的聚类结果。肘部法则（elbow method）是一种常用的方法，用于帮助确定最佳的聚类簇数。

肘部法则的基本思想是通过绘制簇内平方和（within-cluster sum of squares，WCSS）与聚类簇数的关系图，找到一个拐点或肘部。拐点对应的聚类簇数即被认为是最佳的聚类簇数，因为它能在保持较低的簇内平方和的同时提供较好的聚类效果。

下面是使用R语言进行KMeans聚类分析并确定最佳聚类簇数的示例代码：

# 导入所需的库
library(cluster)
library(factoextra)

# 读取数据集
data <- read.csv("your_dataset.csv")

# 执行KMeans聚类
k_values <- 1:10  # 可选的聚类簇数范围
wcss <- vector()  # 用于存储每个聚类簇数对应的WCSS

for (k in k_values) {
  kmeans_result <- kmeans(data, centers = k)
  wcss[k] <- kmeans_result$tot.withinss  # 存储WCSS
}

# 绘制肘部法则图
plot(k_values, wcss, type = "b", pch = 19, frame = FALSE,
     xlab = "Number of Clusters (k)", ylab = "W

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