R语言的聚类方法：探索数据模式和群组结构

R语言的聚类方法：探索数据模式和群组结构

聚类是一种常用的无监督学习技术，用于将相似的数据点分组成具有相似特征的群组。R语言为聚类分析提供了多种强大的方法和包，使得我们能够探索数据的模式和群组结构。在本文中，我们将介绍几种常见的R语言聚类方法，并提供相应的源代码示例。

K均值聚类（K-means Clustering）
K均值聚类是一种基于距离度量的聚类方法，其目标是将数据点分成K个互不重叠的群组，使得同一群组内的数据点之间的距离尽可能小，不同群组之间的距离尽可能大。在R语言中，我们可以使用kmeans函数来执行K均值聚类。下面是一个简单的示例：

# 创建一个包含随机数据的数据集
set.seed(123)
data <- matrix(rnorm(100), ncol = 2)

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

# 打印聚类结果
print(kmeans_result)

层次聚类（Hierarchical Clustering）
层次聚类是一种基于距离或相似度度量的聚类方法，它将数据点逐步合并成越来越大的群组，形成一个聚类树（dendrogram）。R语言中的hclust函数可以用于执行层次聚类。以下是一个示例：

# 创建一个包含随机数据的数据集
set.seed(123)
data <- matrix(rnorm(100), ncol = 2)

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