16、聚类分析与主成分分析：数据挖掘的有力工具

聚类分析与主成分分析：数据挖掘的有力工具

在数据挖掘领域，聚类分析和主成分分析是两种重要的无监督学习技术。聚类分析能够将相似的观测分组，而主成分分析则有助于降低数据维度并提取关键信息。下面将详细介绍这两种技术的应用和操作方法。

聚类分析

聚类分析旨在将数据集中的观测分为不同的组，使得同一组内的观测具有较高的相似性，而不同组之间的观测具有较大的差异性。以下介绍几种常见的聚类方法。

层次聚类与箱线图分析

在R语言中，可以使用 boxplot() 函数绘制箱线图来分析不同聚类方法下变量的分布。例如，使用完全链接法和Ward链接法对葡萄酒数据集中的脯氨酸（Proline）进行聚类分析，并绘制箱线图：

boxplot(wine$Proline ~ comp3, data = wine, main="Proline by Complete Linkage")
boxplot(wine$Proline ~ ward3, data = wine, main = "Proline by Ward's Linkage")

箱线图中的厚箱代表第一四分位数、中位数和第三四分位数，即四分位距（IQR）。虚线的末端（须）代表最小值和最大值。如果某个值大于或小于IQR的1.5倍，则被视为疑似异常值，用小圆圈表示；如果大于或小于IQR的3倍，则被视为异常值，用实心黑圆圈表示。通过观察箱线图，可以帮助确定最佳的层次聚类方法。

K-means聚类

K-means聚类是一种常用的聚类算法。可以使用