R语言聚类分析之基于划分的KMeans聚类实践：应用于菌株数据

R语言聚类分析之基于划分的KMeans聚类实践：应用于菌株数据

聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中相似的样本归为一类。其中，K均值（KMeans）聚类是一种常用的划分式聚类方法，它将数据集划分为K个不重叠的簇，每个簇由其内部样本的特征相似性所决定。

本文将介绍如何使用R语言进行基于划分的KMeans聚类分析，并以菌株数据为例进行实战演示。我们将从数据准备开始，然后进行聚类分析，并最后对结果进行可视化展示。

数据准备
首先，我们需要准备好用于聚类分析的数据。假设我们有一个菌株数据集，包含了多个菌株的不同特征参数，如生长速度、温度适应性等。这些特征参数将用于判断菌株之间的相似性。

在R中，我们可以将数据存储在一个数据框中，每一列代表一个特征参数，每一行代表一个样本（即菌株）。下面是一个示例数据框：

菌株数据 <- data.frame(
  菌株名称 = c("菌株A", "菌株B", "菌株C", "菌株D", "菌株E"),
  生长速度 = c(0.8, 0.9, 0.7, 0.5, 0.6),
  温度适应性 = c(0.7, 0.9, 0.6, 0.4, 0.8)
)

聚类分析
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