K均值算法（K-means）R语言代码

最新推荐文章于 2025-02-27 17:44:49 发布

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本文详细介绍了如何在R语言中实现K均值算法，包括安装和加载必要的包，创建示例数据集，设定簇的数量，运行K-means函数以及绘制聚类结果的散点图。通过实例代码，读者可以理解并应用K均值算法进行数据聚类。

K均值算法（K-means）R语言代码

K均值算法（K-means）是一种常用的聚类算法，它将数据集分成K个不重叠的簇，其中每个数据点都属于距离其最近的簇。本文将介绍如何使用R语言实现K均值算法，并提供相应的源代码。

首先，我们需要安装并加载必要的R包。使用以下代码安装和加载"stats"和"cluster"包：

# 安装包
install.packages("stats")
install.packages("cluster")

# 加载包
library(stats)
library(cluster)

接下来，我们将使用一个示例数据集来演示K均值算法。假设我们有一个包含两个特征的数据集，即"dataset"，其中包含N个数据点。以下是数据集的示例代码：

# 创建示例数据集
dataset <- data.frame(
  x = c(1, 1.5, 3, 5, 3.5, 4.5, 3.5),
  y = c(1, 2, 4, 7, 5, 5, 4)
)

现在，我们可以开始实现K均值算法。首先，我们需要选择要创建的簇的数量K。在这个例子中，我们选择K=2。以下是实现K均值算法的代码：

# 设置簇的数量
k <- 2

# 运行K均值算法
kmeans_result <- kmeans(dataset, centers = k)

# 输出簇的分配结果
cluster_labels <- kmean

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使用R语言实现K均值聚类算法

CyberSparkZ的博客

08-21

524

执行完上述代码后，K均值聚类算法会将数据集中的数据点划分为k个簇，并返回聚类结果。K均值聚类算法是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集划分为k个不同的簇。通过对数据集进行聚类，我们可以更好地理解数据的结构和模式，为进一步的数据分析和决策提供有价值的信息。通过这种无监督学习算法，我们可以更好地探索和分析数据集中的模式和结构，并从中获取有价值的信息。上述代码将数据点绘制在二维坐标系上，每个数据点的颜色表示其所属的簇，质心以不同的符号表示。最后，我们可以将聚类结果可视化，以便更好地理解数据点的分布和聚类效果。

使用R语言构建K均值聚类模型

CodeWWWCode的博客

08-11

578

通过使用R语言中的kmeans函数，我们可以方便地实现K均值聚类算法并对结果进行可视化分析。接下来，设置聚类簇数为3，并使用kmeans函数构建K均值聚类模型。最后，打印聚类结果并可视化聚类结果。K均值聚类是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集划分成具有相似特征的K个簇。本文将介绍如何在R语言中使用kmeans函数来构建K均值聚类模型，并提供相应的源代码。K均值聚类算法的核心思想是通过计算样本之间的距离来将数据集划分成K个簇，使得簇内的样本尽量相似，而簇间的样本尽量不相似。使用R语言构建K均值聚类模型。

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Kmeans算法的R语言代码实现

Ron_Lee_sdj的博客

12-27

6249

Kmeans算法是机器学习里面用的相当多的一种聚类算法，属于半监督学习的范畴，如果你对数据科学很熟悉的话，R和Python都有相应的封装函数，这篇文章带你从R自带函数中解脱出来，进一步探索kmeans算法的内部并用R原生代码进行实现！ Kmeans算法分为如下几个步骤：确定中心点的数量k，随即从数据中选取k个数据计算数据点到每个中心点的距离（一般为欧式距离），确定每个点归类到最近点的类当...

R语言 k均值算法（k-means）

fanc的博客

05-29

9371

k均值算法针对聚类所得簇划分求得最小平方误差，k均值算法采用了贪心策略，通过迭代优化来近似求解算法如下： kmeans的计算方法如下： 1 随机选取k个中心点 2 遍历所有数据，将每个数据划分到最近的中心点中 3 计算每个聚类的平均值，并作为新的中心点 4 重复2-3，直到这k个中线点不再变化（收敛了），或执行了足够多的迭代使用iris数据集完成kmeans聚类实验首先预...

R语言实现Kmeans算法（附完整源码）

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

05-20

1054

R语言实现Kmeans算法（附完整源码）

K均值聚类(K-Means聚类)-聚类算法-聚类可视化-MATLAB代码

10-03

K均值聚类(K-Means聚类)-聚类算法-聚类可视化-MATLAB代码本代码详细图文介绍，请点击博客主页查找对应文章查看。可保证运行，运行失败或报错免费解决。 ‌k均值聚类算法的基本概念和原理‌ ‌k均值聚类算法（k-...

K均值聚类即K-Means算法详解PPT

04-13

K均值聚类，也称为K-Means算法，是一种在数据挖掘和机器学习领域中应用广泛的无监督学习方法。通过聚类算法，我们可以将数据点分组成具有相似特性的簇，以揭示数据内在的结构和模式。K-Means因其简单高效而被广泛...

k means算法C语言伪代码,K均值算法（K-Means）

weixin_39730671的博客

05-23

2263

1. K-Means算法步骤算法步骤收敛性定义，畸变函数(distortion function)：伪代码：1) 创建k个点作为K个簇的起始质心(经常随机选择)2) 当任意一个点的蔟分配结果发生变化时(初始化为True)对数据集中的每个数据点，重新分配质心对每个质心计算质心到数据点之间的距离将数据点分配到距其最近的蔟对每个蔟，计算蔟中所有点的均值并将均值作为新的质心缺点：需要提前确定K值；对异常值...

机器学习基础算法 (八)-K均值聚类（K-Means Clustering）

海棠AI实验室

01-03

1903

K均值聚类是一种简单而高效的无监督学习算法，广泛应用于数据分析、模式识别等领域。尽管该算法具有较高的效率，但它也有一定的局限性，比如对初始簇中心的敏感性和对噪声点的敏感性。通过选择合适的K值、使用肘部法则或轮廓系数等方法，可以提高聚类的质量。通过本文的讲解，你应该能够理解K均值聚类的原理、实现过程，并能够在Python中应用该算法解决实际问题。希望本文对你学习K均值聚类有所帮助！AI基础机器学习基础算法 (一)-线性回归机器学习基础算法 (二)-逻辑回归。

R语言的Kmeans实现

01-14

基于R语言的Kmeans代码的实现！轻松方便快捷！很好用的资源！推荐大家下载

R语言之K-mean聚类分析

xs011的博客

07-15

5072

不使用R语言的kmeans函数，如何通过R语言自己写K-mean算法，话不多说，上代码，算法流程和函数解释代码后。

K-means算法原理与R语言实例

CqpFsharp的博客

09-23

340

最终，输出得到的簇中心和样本点的簇分配结果。该算法通过迭代地计算样本点到簇中心的距离，并将每个样本划分至距离最近的簇中心。本文将介绍K-means算法的原理，并提供一个使用R语言实现K-means算法的示例。当然，K-means算法还有一些扩展和改进的方法，如加权K-means、谱聚类等，可以根据具体需求进行选择和应用。对于每个样本点，计算其与各个簇中心的距离，并将其分配到距离最近的簇中心所在的簇。对于每个簇，重新计算其簇中心为所有属于该簇的样本点的均值。输出最终的簇中心和样本点的簇分配结果。

【R语言】Kmeans算法

qq_59554113的博客

02-27

553

使用R语言实现kmeans算法底层代码，并对HighDensity_Scatter_Data数据进行聚类分析（不直接使用kmeans函数）

聚类分析：K-means算法及R语言实现

ByteNinja的博客

08-19

986

本文介绍了聚类分析中常用的K-means算法，并提供了使用R语言实现的源代码。K-means算法通过迭代优化的方式将数据点划分到K个簇中，以实现数据的聚类分析。通过使用相应的软件工具，我们可以轻松地应用K-means算法进行聚类，并从聚类结果中获取有价值的信息。K-means算法是聚类分析中最常用的算法之一，它通过迭代优化的方式将数据点划分到K个簇中。本文将介绍K-means算法的原理，并提供R语言实现的源代码。包，该包提供了K-means算法的实现。最后，我们打印了聚类的结果，并使用。

用R语言实现K均值聚类算法

2301_79331421的博客

08-19

370

在这个例子中，我们使用一个简单的二维数据集来说明算法的实现。在K均值聚类算法中，我们首先需要初始化K个聚类中心。综上所述，以上代码演示了如何使用R语言实现K均值聚类算法，并对其进行了详细的讲解。通过这些代码，我们可以对数据集进行聚类，并可视化聚类结果，从而更好地理解K均值聚类算法的原理和应用。K均值聚类算法是一种常用的无监督机器学习算法，用于将数据集划分为K个互不重叠的簇。在本文中，我们将使用R语言来实现K均值聚类算法，并对其进行详细的讲解。接下来，我们可以使用K均值聚类算法对数据集进行聚类。

R实现KMeans聚类算法教程

最新发布

06-26

<think>首先，用户的问题是：“我想了解C均值算法（K-means）的具体步骤请问K-means聚类算法详细步骤解析”。我需要根据系统级指令来回答。系统级指令包括：1.所有行内数学表达式必须使用`$...$`格式。2.独立公式必须使用`$$...$$`格式并单独成段。3.LaTeX语法正确。4.使用中文回答。5.生成相关问题。6.回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如:`[^1]`。用户可见层指令：-回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。-尽量保证回答真实可靠。参考站内引用提供了关于K-means的信息：-引用[1]：K-means的核心思想是划分数据集为k个簇，最小化簇内点到簇中心的距离总和。-引用[2]：提到运行K-means的代码示例。-引用[3]：描述K-means通过迭代划分数据点。-引用[4]：K-means根据数据点距离划分簇，最小化距离之和。这些引用不是用户真正的需求，但我可以参考它们来确保回答的准确性。用户的问题是关于K-means的具体步骤，所以我需要详细解析步骤。结构：-回答应该结构清晰。我可以先介绍K-means算法，然后逐步解释步骤。-使用中文回答。-在结束时生成相关问题。详细步骤：K-means算法的标准步骤包括：1.初始化：随机选择k个数据点作为初始簇中心（质心）。2.分配步骤：将每个数据点分配到最近的簇中心。3.更新步骤：重新计算每个簇的中心（质心），作为簇内点的平均值。4.迭代：重复分配和更新步骤，直到质心不再变化或达到最大迭代次数。数学表达式：-在分配步骤，距离通常使用欧氏距离：$d(x,y)=\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_i-y_i)^2}$。-目标函数是簇内平方和（WCSS）：$\sum_{i=1}^{k}\sum_{x\inC_i}\|x-\mu_i\|^2$，其中$\mu_i$是簇$C_i$的质心。我需要确保数学表达式使用正确的格式：-行内：如$d(x,y)$。-独立：如目标函数，使用`$$...$$`。引用：在回答中，如果引用信息，添加引用标识。参考站内引用有[^1]、[^2]等，但我应该自然地融入回答中。既然用户提供了引用，我可以基于这些引用构建回答。完整回答结构：1.简介：简述K-means是什么。2.核心思想：解释算法目标。3.详细步骤：分步解释。-初始化-分配步骤-更新步骤-迭代4.数学基础：简要说明目标函数。5.结束语：总结。6.相关问题：生成几个相关问题。生成相关问题：-如：K-means如何选择初始质心？K-means的优缺点是什么？如何评估K-means聚类结果？等。确保真实可靠：基于标准K-means算法知识。现在，草拟回答：-开头：K-means聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集划分为k个簇。其核心思想是最小化簇内点到簇中心的距离总和[^1]。-步骤：1.**初始化**：随机选择k个数据点作为初始簇中心（质心）。2.**分配步骤**：对于每个数据点，计算其到所有质心的距离，并将其分配到最近的质心所对应的簇。距离通常使用欧氏距离：$d(x,\mu)=\sqrt{\sum_{j=1}^{d}(x_j-\mu_j)^2}$，其中d是特征维度。3.**更新步骤**：对于每个簇，重新计算质心作为簇内所有点的平均值。例如，对于簇$C_i$，新质心$\mu_i$计算为：$\mu_i=\frac{1}{|C_i|}\sum_{x\inC_i}x$。4.**迭代**：重复分配和更新步骤，直到质心不再变化（即簇分配稳定）或达到预设的最大迭代次数。-目标函数：K-means的目标是最小化簇内平方和（Within-ClusterSumofSquares,WCSS），定义为：$$\sum_{i=1}^{k}\sum_{x\inC_i}\|x-\mu_i\|^2$$其中$\mu_i$是簇$C_i$的质心[^4]。-结束：算法收敛后，输出最终的簇分配和质心。-相关问题：生成3-5个相关问题。添加引用：在适当的地方添加[^1]、[^2]等。引用来自提供的引用内容。相关问题：1.K-means算法中如何选择最优的k值？2.K-means聚类有什么优缺点？3.K-means算法对初始质心敏感，有什么优化方法？4.K-means在哪些实际应用中常见？5.如何用代码实现K-means聚类？最后，确保语言自然流畅。</think>### K-means聚类算法详细步骤解析 K-means聚类算法是一种经典的无监督学习算法，用于将数据集划分为$k$个不相交的簇（cluster），其核心思想是通过迭代优化最小化簇内点到簇中心（质心）的距离总和[^1]。下面我将从算法原理出发，逐步解析其具体步骤，确保结构清晰、易于理解。 #### 核心思想 K-means的目标是最小化簇内平方和（Within-Cluster Sum of Squares, WCSS），其数学表达式为： $$\sum_{i=1}^{k} \sum_{x \in C_i} \|x - \mu_i\|^2$$ 其中： - $k$ 是预设的簇数量， - $C_i$ 表示第$i$个簇， - $\mu_i$ 是簇$C_i$的质心（centroid）， - $x$ 是数据点， - $\|x - \mu_i\|$ 表示数据点$x$到质心$\mu_i$的欧氏距离。算法通过交替执行分配和更新步骤来优化该目标函数，直到收敛。 #### 详细步骤解析 K-means算法的具体步骤如下（以数据集$D$为例）： 1. **初始化步骤（Initialization）**： - 随机选择$k$个数据点作为初始质心 $\mu_1, \mu_2, \ldots, \mu_k$。 - 质心选择是关键步骤，影响算法性能。常见的初始化方法包括随机采样或K-means++优化[^2]。 - 示例：若$k=3$，则从数据集中随机选取3个点作为初始质心。 2. **分配步骤（Assignment Step）**： - 对于每个数据点$x \in D$，计算其到所有质心的距离。 - 使用欧氏距离公式：$d(x, \mu_i) = \sqrt{\sum_{j=1}^{d} (x_j - \mu_{i,j})^2}$，其中$d$是特征维度。 - 将每个点分配到距离最近的质心对应的簇中： $$ C_i = \{ x \mid \|x - \mu_i\| \leq \|x - \mu_j\|, \forall j \neq i \} $$ - 结果：数据集被划分为$k$个簇 $C_1, C_2, \ldots, C_k$。 3. **更新步骤（Update Step）**： - 重新计算每个簇的质心作为簇内所有点的均值： $$ \mu_i = \frac{1}{|C_i|} \sum_{x \in C_i} x $$ - 其中$|C_i|$是簇$C_i$的大小。 - 例如，若簇$C_i$包含点$x_1, x_2, \ldots, x_m$，则新质心 $\mu_i = \frac{x_1 + x_2 + \cdots + x_m}{m}$。 4. **迭代步骤（Iteration）**： - 重复执行分配步骤和更新步骤。 - 终止条件： - 质心不再变化（即 $\mu_i^{\text{new}} = \mu_i^{\text{old}}$ 对所有$i$成立）， - 或达到预设的最大迭代次数（例如 $max\_iters=100$）[^2]。 - 算法收敛时，目标函数WCSS达到局部最小值。 #### 算法输出 - 最终簇分配 $C_1, C_2, \ldots, C_k$。 - 最终质心 $\mu_1, \mu_2, \ldots, \mu_k$。 - 聚类结果可用于数据分析，如客户分群或图像分割[^3]。 #### 简单代码示例（Python）以下是一个简化的K-means实现，帮助理解步骤： ```python import numpy as np def kmeans(data, k, max_iters=100): # 步骤1: 初始化质心 centroids = data[np.random.choice(data.shape[0], k, replace=False)] for _ in range(max_iters): # 步骤2: 分配点 distances = np.sqrt(((data - centroids[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2)) clusters = np.argmin(distances, axis=0) # 步骤3: 更新质心 new_centroids = np.array([data[clusters == i].mean(axis=0) for i in range(k)]) # 检查收敛 if np.all(centroids == new_centroids): break centroids = new_centroids return centroids, clusters ``` #### 注意事项 - **初始质心敏感性**：K-means对初始质心选择敏感，可能导致局部最优解[^4]。 - **距离度量**：欧氏距离最常用，但可根据数据特性替换为曼哈顿距离等。 - **复杂度**：每轮迭代时间复杂度为 $O(n \cdot k \cdot d)$，其中$n$是数据点数，$d$是维度[^3]。 K-means因其简单高效广泛应用于市场细分、图像压缩等领域[^1][^3]。通过上述步骤，您可以清晰理解算法如何通过迭代优化实现聚类。