1、利用R语言进行无监督学习：聚类方法入门

利用R语言进行无监督学习：聚类方法入门

1. 概述

在当今数字化时代，数据以指数级速度增长。据统计，过去10年中90%的数据是在过去2年产生的，且预计这一趋势将持续。这些数据被广泛应用于各个领域，如谷歌利用数据提供更好的搜索结果，Netflix根据数据进行电影推荐，IBM借助医疗数据开发人工智能医生并检测肿瘤。为了处理这些海量数据，机器学习算法应运而生。机器学习分为监督学习和无监督学习，本文主要介绍无监督学习中的聚类方法，并使用R语言进行实践。

2. 适用人群与预备知识

本文适合希望更好理解数据的商业专业人士，以及对无监督学习感兴趣的开发者。尽管适合初学者，但具备一定R语言基础会更有帮助，比如了解如何打开R控制台、读取数据和创建循环。同时，掌握基本数学概念，如指数、平方根、均值和中位数，有助于更轻松地理解相关概念。

3. 硬件与软件要求

3.1 硬件要求

为了获得最佳学习体验，建议使用以下硬件配置：
| 硬件 | 要求 |
| ---- | ---- |
| 处理器 | Intel Core i5或等效处理器 |
| 内存 | 4 GB RAM |
| 存储 | 5 GB可用空间 |
| 网络 | 互联网连接 |

3.2 软件要求

建议提前安装以下软件：
- 操作系统 ：Windows 7 SP1 64位、Windows 8.1 64位、Windows 10 64位、Linux（Ubuntu、Debian、Red Hat或Suse）或最新版本的OS X。