opar <- par(no.readonly = TRUE) #复制一份单签的图形参数 png("kmean.png") par(mfrow = c(3,3)) plot(density(Data1[,1]),col="red",main="R") plot(density(Data1[,2]),col="red",main="F") plot(density(Data1[,3]),col="red",main="M") plot(density(Data2[,1]),col="...
k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。 Kmeans介绍 算法接受参数k,然后将事先输入的n个数据划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足同一聚类中的对...
代码语言:javascript 复制 Solution(nsampl=200) 对于每个抽取的样本,都会计算与Y有关的估计值。它们的平均数和标准差也计算出来,得出每个领域中与每个变量相关的CV和相对偏差。 代码语言:javascript 复制 coeff_var rel_bias 还可以分析所选域中每个相关变量的估计值的抽样分布。 代码语言:javascript 复制 hist(eval...
kmeans聚类算法r语言编写 以下是使用R语言编写kmeans聚类算法的示例代码: R #载入数据 data <- read.csv("data.csv") #提取需要进行聚类的变量 variables <- data[,c("Var1", "Var2", "Var3")] #使用kmeans函数进行聚类,设定聚类数为3 kmeans_result <- kmeans(variables, centers = 3) #绘制聚类...
R语言的自带函数为kmeans(),输入参数为数据和质心数量和最大迭代次数,默认为10次,具体可参考R语言的kmeans文档,我们在这里不多做赘述,接下来我们根据上面的算法核心来编写R语言代码: customKmeans<-function(dataset=NA,k=NA){ if(is.na(dataset) || is.na(k)){ ...
kmeans是最简单的聚类算法之一,但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据分类后,然后分类研究不同聚类下数据的特点。 本文记录学习kmeans算法相关的内容,包括算法原理,收敛性,效果评估聚,最后带上R语言的例子,作为备忘。
问题:使用R中的鸢尾花数据集 (a)部分:k-means聚类 使用k-means聚类法将数据集聚成2组。 画一个图来显示聚类的情况 使用k-means聚类法将数据集聚成3组。 画一个图来显示聚类的情况 (b)部分:层次聚类 使用全连接法对观察值进行聚类。 使用平均和单连接对观测值进行聚类。
本文选自《R语言APRIORI关联规则、K-MEANS均值聚类数据挖掘中药专利复方治疗用药规律网络可视化》。 点击标题查阅往期内容 非线性混合效应 NLME模型对抗哮喘药物茶碱动力学研究 Python面板时间序列数据预测:格兰杰因果关系检验Granger causality test药品销售实例与可视化 ...
kmeans()函数的参数包括要进行聚类分析的数据集和要分成的簇的个数。调用kmeans()函数后,会得到一个KMeans对象,其中包含了聚类结果和簇中心等信息。 4. 结果可视化 得到聚类结果之后,通常需要对结果进行可视化展示。在R语言中,可以使用plot()函数对聚类结果进行可视化展示。通过绘制散点图或者密度图,可以直观地展现...