6、数据聚类与模型选择：从饮食到运动的多元分析

数据聚类与模型选择：从饮食到运动的多元分析

在数据分析领域，聚类和模型选择是重要的技术手段，它们可以帮助我们更好地理解数据、发现数据中的模式和规律。本文将围绕K-means聚类在不同场景下的应用以及模型选择中的收缩方法展开详细介绍。

1. K-means聚类在饮食数据中的应用

1.1 欧洲国家蛋白质消费聚类

食物消费模式在医学和营养学领域具有重要意义，它与个人的整体健康、食物的营养价值、购买食物的经济成本以及消费环境等因素密切相关。这里我们将对25个欧洲国家的肉类和其他食物消费数据进行K-means聚类分析。
- 数据收集与描述 ：使用名为“protein”的CSV格式数据集，包含25行数据和10个变量。其中，数值变量有RedMeat、WhiteMeat、Eggs、Milk、Fish、Cereals、Starch、Nuts、Fr&Veg，非数值变量为Country。
- 数据探索 ：

protein = read.csv("d:/Europenaprotein.csv",header=T)
head(protein)

• 聚类操作 ：

set.seed(123456789)
groupMeat <- kmeans(protein[,c("WhiteMeat","RedMeat")], centers=3, nstart=10)