15、数据挖掘与分析实战：聚类、分布、降维与异常检测

数据挖掘与分析实战：聚类、分布、降维与异常检测

1. 聚类方法入门

1.1 k-means 三簇聚类

在进行 k-means 三簇聚类时，我们可以按照以下步骤操作：
1. 加载 Iris 数据集到变量 iris_data 中：

iris_data<-iris

2. 创建 t_color 列，默认值设为红色，将两种物种的颜色分别改为绿色和蓝色，使第三种保持红色：

iris_data$t_color='red'
iris_data$t_color[which(iris_data$Species=='setosa')]<-'green'
iris_data$t_color[which(iris_data$Species=='virginica')]<-'blue'

3. 随机选择三个簇中心：

k1<-c(7,3)
k2<-c(5,3)
k3<-c(6,2.5)

4. 绘制散点图，以萼片长度和萼片宽度为坐标，并设置颜色：

plot(iris_data$Sepal.Length,ir