13、R语言中的聚类分析、主成分分析与时间序列分析

R语言中的聚类分析、主成分分析与时间序列分析

在数据分析领域，聚类分析、主成分分析以及时间序列分析是非常重要的技术。R语言为这些分析提供了强大的工具和函数，下面我们将详细介绍这些分析方法的具体操作和原理。

1. K-means聚类分析

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R语言进行K-means聚类的具体步骤：
1. 加载数据 ：加载所需的数据。
2. 定义标准化函数 ：定义一个方便的函数来同时标准化多个变量。

rdacb.kmeans.plot <- function (data, num_clust = 15, seed = 9876) {
  set.seed(seed)
  ss <- numeric(num_clust)
  ss[1] <- (nrow(data) - 1) * sum(apply(data, 2, var))
  for (i in 2:num_clust) {
    ss[i] <- sum(kmeans(data, centers = i)$withinss)
  }
  plot(1:num_clust, ss, type = "b", pch = 18, xlab = "# Clusters", ylab = 
"Total within_ss across clusters")
}

3. 标准化变量 ：使用定义的函数对感