1、下载所需要的R包 install.packages("factoextra") install.packages("cluster") 2、加载所需R包 library(factoextra) library(cluster) 3、示例数据 该数据为R语言内置数据集,包含美国每个州每10万因不同犯罪类型而被捕的人数,以及每个州居住在城市地区的人口百分比(UrbanPop) 4、选择合适的聚类数量 #读取数据 ...
R语言聚类方法&主要软件包-K-means 主要4中软件包 stas:主要包含基本统计函数。 cluster:用于聚类分析。 fpc:含聚类算法函数(固定聚类、线性回归聚类等)。 mclust:处理高斯分布混合模型,通过EM算法实现聚类、分类及密度估计等。 kmeans()函数用法: kmeans(x,centers,iter.max=10,nstart=1,algorithm=c("Hartigan-...
加载包 首先加载两个包,包括kmeans算法的一些辅助函数。 library(factoextra) library(cluster) 1. 2. 加载示例数据 对于本例我们将使用R中内置的usarrest数据集,该数据集包含1973年美国每个州每10万居民因谋杀、袭击和强奸而被捕的人数,以及每个州居住在城市地区的人口百分比(UrbanPop)。 #load data df <- USArr...
而在Python与R中都各自有实现K-means聚类的方法,下面一一介绍: Python Python的第三方包中可以用来做Kmeans聚类的包有很多,本文主要介绍Scipy和sklearn中各自集成的方法; 1.利用Scipy.cluster中的K-means聚类方法 scipy.cluster.vq中的kmeans方法为kmeans2(data,n),data为输入的样本数据矩阵,样本x变量的形式;n为设...
R 由于实现思路和包用法与Python中类似,在此不再对函数进行具体的解释,有兴趣的朋友可以自行查询百度或官网help一下。 案例中,我们使用R中内置的usarrest数据集,该数据集包含1973年美国每个州每10万居民因谋杀(Murder)、袭击(Assault)和强奸(Rape)而被捕的人数,以及每个州居住在城市地区的人口百分比(UrbanPop)。为...
r语言 kmeans代码 r语言kknn 用R语言实现knn算法,步骤如下: 一、加载R包 library(kknn) library(sampling) library(class) 1. 2. 3. kknn是用来提供数据集和加权 knn算法函数的, sampling是用来提供抽样算法函数的, class是用来提供 knn算法函数的。
使用R语言中的kmeans函数进行K-means聚类,并利用factoextra包进行聚类结果的可视化: # 执行K-means聚类,指定群集中心数量和启动次数以确保找到全局最优解 set.seed(176343069) kmeans_result <- kmeans(simulated_data, centers = 4, nstart = 25) # 可视化K-means聚类结果 ...
首先,Kmeans是一个很简单的算法。但是其中的一些细节是很需要注意的。自己撰写的Kmeans往往在循环迭代当中显得效率速度地下,因而更多地选择R包里面写好的Kmeans函数。细节思考如下, 距离函数 欧氏距离自不必说,就是两个数组间的绝对距离。但是在生物表达模式上时常会有共表达的模式,或者说是相似的测序峰,此时哪怕计...
>##进行绘图>library(ggplot2)>#factoextra包中fviz_nbclust可以确定最佳簇数,fviz_cluster画出聚类图>library(factoextra)> fviz_nbclust(df,kmeans,method ="silhouette") fviz_cluster(dfk, df, ellipse.type ="norm") kmeans算法优点:有效率,而且不容易受初始值选择的影响 ...