16、数据处理与分析的实用方法

数据处理与分析的实用方法

在数据处理与分析领域，有多种方法和技术可用于聚类、概率分布分析、降维、数据比较以及异常检测等任务。下面将详细介绍这些方法的具体实现和应用。

1. 聚类方法

1.1 k-means 聚类（三个簇）

k-means 聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据点划分为不同的簇。以下是使用 k-means 对鸢尾花数据集进行三个簇聚类的步骤：
1. 加载鸢尾花数据集：

iris_data<-iris

2. 创建颜色列并设置默认值，然后根据物种修改颜色：

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. 选择三个随机簇中心：

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

4. 绘制散点图：

plot(iris_data