【数据挖掘】使用R语言进行聚类分析

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#r语言 #数据挖掘 #聚类

于 2018-04-09 15:29:15 首次发布

本文介绍了如何在R语言中使用k-means和K-Medoids进行聚类分析，包括算法原理、示例及优缺点分析。通过实例展示了在iris数据集上的应用，并探讨了层次聚类（HC）和基于密度的聚类（如DBSCAN）。

本文主要介绍在R语言中使用k-means和K-Medoids进行聚类分析的方法。

一、首先介绍下聚类分析中主要的算法：

l K-均值聚类（K-Means）十大经典算法

l K-中心点聚类（K-Medoids）

l 密度聚类（DBSCAN）

l 系谱聚类（HC）

l 期望最大化聚类（EM）十大经典算法

聚类算法	软件包	主要函数
K-means	stats	kmeans()
K-Medoids	cluster	pam()
系谱聚类（HC）

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1 条评论

优快云-Ada助手 2022.12.27
哇, 你的文章质量真不错，值得学习！不过这么高质量的文章, 还值得进一步提升, 以下的改进点你可以参考下: (1)使用标准目录；(2)使用更多的站内链接。

cluster包不会用？K-means聚类选k难倒你？，一文搞定R语言聚类最优解

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