6、数据可视化与聚类分析：K-means算法全解析

数据可视化与聚类分析：K-means算法全解析

1. 数据可视化基础

在数据可视化中，我们可以为图表添加更多信息。例如，在绘制的图表里，黑色线条代表回归斜率，可通过调用 panel.abline() 函数来进行配置；红色曲线则是局部回归拟合的多项式曲线，也就是loess函数，它通过局部回归来拟合多项式，能使线条局部平滑，突出与线性关系的偏差，可使用 panel.loess() 函数进行配置。这些函数都嵌入在面板的定义中，通过为 panel 参数分配一个新函数来实现。

以癌症死亡率与未参保人群百分比的关系为例，在北方各州的县中，两者关系呈一定的正相关（接近水平）；而在南方各州，出乎意料地呈现出负相关且更为明显。这可能是由于一些未被测量的混杂因素，这些因素可能会调节未参保人数与癌症相关死亡率之间的关系。总体而言，北方各州的县癌症死亡率低于南方各州。

2. 聚类分析概述

无监督聚类分析旨在从未标记的数据中生成同质的案例组。算法事先并不知道案例所属的组，其目标是从案例之间的相似性（或差异）中找出数据的结构。聚类是一组在考虑的特征上彼此相似的案例、观测值、个体或其他单位。特征的选择非常重要，因为不同的特征会导致不同的聚类结果。

聚类分析将探讨以下几个方面：
- 距离度量
- 使用k-means进行分区聚类，包括聚类计算的步骤和最佳聚类数量的选择
- k-means聚类的应用

在进行分区聚类（如使用 kmeans() 函数）之前，将所有维度的数据转换到相似的尺度是很重要的。因为距离