mean(sapply(1:round,function(r){ print(paste("Round",r)) result <- My_kmeans(data, i) stats <- cluster.stats(dist(data), result$cluster) stats$avg.silwidth })) }) # 可以看到如下的示意图 plot(K,rst,type='l',main='轮廓系数与K的关系', ylab='轮廓系数') #轮廓系数越大越好 1....
# 选择nstart值nstart_values<-c(10,20,30)# 尝试不同的nstart值 1. 2. 4. 运行Kmeans算法 接下来,我们可以运行Kmeans算法,并传入选择的nstart值。 # 运行Kmeans算法kmeans_result<-list()for(nstartinnstart_values){kmeans_result[[as.character(nstart)]]<-kmeans(scaled_data,centers=3,nstart=nstart...
4. 我们使用R中自带的kmeans() 函数: kmeans(x, centers, iter.max=10, nstart= 1)\tag{1.4}其中x为想要进行聚类算法的数据集;centers处输入给定的 k 的数量,也可以直接输入指定的初始质心;iter.max为最大循环次数,默认10;nstart指尝试不同的分布并找到最好的,比如若nstart=25,则会尝试25中不同的数据分...
gap_stat = clusGap(df, FUN =kmeans, nstart = 25, K.max = 10, B = 500) # Plot the result fviz_gap_stat(gap_stat) #图中显示最佳为聚成四类(k=4) kmeans进行聚类 #kmeans按四组进行聚类,选择25个随机集 km.res = kmeans(df, 4, nstart = 25) # Visualize clusters using factoextra ...
使用k-means聚类法将数据集聚成2组 使用足够大的nstart,更容易得到对应最小RSS值的模型。 kmean(iris, nstart =100) 向下滑动查看结果▼ 画一个图来显示聚类的情况 # 绘制数据plot(iris, y = Sepal.Length, x = Sepal.Width) 为了更好地考虑花瓣的长度和宽度,使用PCA首先降低维度会更合适。
kmeans(data, centers, nstart) data : 数据集名称 centers: 聚类数量,即选择k的值 nstart: 初始配置个数。因为不同的初始启动集合可能会导致不同的结果,所以建议使用几种不同的初始配置。k-means算法将找到导致簇内变异最小的初始配置。 首先使用 fviz_nbclust 函数创建一个图,展示聚类数量及总体平方和之间的关...
使用k-means聚类法将数据集聚成2组 使用足够大的nstart,更容易得到对应最小RSS值的模型。 kmean(iris,nstart=100) 向下滑动查看结果▼ 画一个图来显示聚类的情况 # 绘制数据plot(iris,y= Sepal.Length, x = Sepal.Width) 为了更好地考虑花瓣的长度和宽度,使用PCA首先降低维度会更合适。
使用k-means聚类法将数据集聚成3组 在之前的主成分图中,聚类看起来非常明显,因为实际上我们知道应该有三个组,我们可以执行三个聚类的模型。 代码语言:javascript 复制 kmean(input,centers=3,nstart=100)# 制作数据 groupPred%>%print() 向下滑动查看结果▼ ...
使用k-means聚类法将数据集聚成3组 在之前的主成分图中,聚类看起来非常明显,因为实际上我们知道应该有三个组,我们可以执行三个聚类的模型。 kmean(input, centers = 3, nstart = 100) # 制作数据 groupPred %>% print() 向下滑动查看结果▼ 画一个图来显示聚类的情况 ...
在R语言中,可以使用kmeans函数来实现K-means聚类算法。kmeans函数的基本语法如下: r kmeans(x, centers, iter.max = 10, nstart = 1, algorithm = c("Hartigan-Wong", "Lloyd", "Forgy", "MacQueen"), trace = FALSE, ...) 其中,主要的参数包括: x:待聚类的数据集,通常是一个矩阵或数据框。