下面我们就开始正式建模,此处使用的是R内置的kmeans包,基本使用方法如kmeans(data,centers,iter.max,nstart,...),其所需要我们传入的参数同样很简明:其中data代表传入的数据集,centers代表聚类个数(即K值),至于其他的参数,如无特别的需要,我们直接使用默认值即可。 #可以设置随机种子 #set.seed(1) #调用kmeans...
kmeans(x, centers, iter.max = 10, nstart = 1, algorithm = c(“Hartigan-Wong”, “Lloyd”, “Forgy”, “MacQueen”), trace = FALSE) 1. 2. 其中x为进行聚类分析的数据集; centers为预设类别数k; iter.max为迭代的最大值,且默认值为10; nstart为选择随机起始中心点的次数,默认取1;而参数alg...
kmeans()的主要形式是...: kmeans(x,centers,iter.max=10,nstart=1,algorithm=c()) x是数据组成的矩阵或者数据集, centers是聚类的个数或者初始类的中心 iter.max...第二步:使用kmeans()函数进行动态的聚类分析,选择生成类的个数为5个: ? 产生这样的结果: ?...这个生成的size表示的是每一个类的个...
1. Init Point center表示,kmeans算法初始时的设置的3个中心点 2. Cluster center表示,聚类后找到3个中心点 5). 用R语言实现Kmeans算法接下来为了让结果更直观,我们再用R语言,进行kmeans实验,操作相同的数据。 R语言代码: > y<-read.csv(file="randomData.csv",sep=",",header=FALSE) > cl<-kmeans(...
相似度衡量 在 k-means 中，我们通常采用欧氏距离来衡量样本与各个 cluster 的相似度。这种距离实际上...