基于R语言构建K均值聚类模型

基于R语言构建K均值聚类模型

K均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的类别。在本文中，我们将使用R语言构建一个K均值聚类模型，并演示如何应用该模型对数据进行聚类分析。

数据准备

首先，我们需要准备要进行聚类的数据。在这个例子中，我们将使用一个虚拟数据集作为示例。假设我们有一个包含两个特征的数据集，我们将对其进行聚类。

# 生成虚拟数据
set.seed(123)
x1 <- rnorm(50, mean = 0, sd = 1)
x2 <- rnorm(50, mean = 5, sd = 1)
data <- data.frame(x1, x2)

# 查看数据前几行
head(data)

数据可视化

在进行聚类之前，我们可以先将数据可视化，以便更好地理解数据的分布情况。

# 绘制散点图
plot(data$x1, data$x2, pch = 19, col = "blue", xlab = "x1", ylab = "x2")

构建K均值聚类模型

接下来，我们将使用K均值算法构建聚类模型。R语言中有一个很方便的函数kmeans()可以用来实现K均值聚类。

# 构建K均值聚类模型
k <- 2