K-means聚类分析

1.K-means的原理

1.1聚类分析的基本思想

先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。一旦全部对象都被分配了，每个聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是以下任何一个：

（1) 没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类。

（2)没有（或最小数目）聚类中心再发生变化。

（3)误差平方和局部最小。

1.2聚类分析的目的

聚类分析目的在于将相似的事物归类，同一类中的个体有较大的相似性，不同类的个体差异性很大。

2.聚类实现

2011年全国31省，直辖市，自治区等的衣食住行。进行聚类分析。

R语言代码：

#均值聚类
library("factoextra")
library("ggplot2")

data <- read.table("clipboard