# 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...
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. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 可以看出,当K=3时,轮廓系数最大,因此我们取K=3。 实际数据检验函数 result <- My_kmeans(data,k=3) #进行聚类 result$cluster re...
method=kmeans是在这里的选项,而在层次聚类中则根据层次聚类来选填”complete”(全联动)、“single”(单联动)、“average”(平均联动)、“centroid”(质心)或ward法。 3)划分聚类 详见stats::kmeans fit.km <- kmeans(df,centers,nstart=) df:要进行聚类分析的数据集。 centers:要创建的簇的数量,也称为聚类...
在这种情况下,我们将标准化数据,因为花瓣的宽度比其他所有的测量值小得多。 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) 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...
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。
model2=kmeans(data,centers=3,nstart=10) 使用K均值聚类时需要注意,只有在类的平均值被定义的情况下才能使用,还要求事先给出分类个数。一种方法是先用层次聚类以决定个数,再用K均值聚类加以改进。或者以轮廓系数来判断分类个数。改善聚类的方法还包括对原始数据进行变换,如对数据进行降维后再实施聚类。
r语言中主要使用kmeans(x, centers, iter.max = 10, nstart = 1,algorithm =c(“Hartigan-Wong”, “Lloyd”,”Forgy”, “MacQueen”))来进行聚类。centers是初始类的个数或者初始类的中心。iter.max是最大迭代次数。nstart是当centers是数字的时候,随机集合的个数。algorithm是算法,默认是第一个。
r语言中主要使用kmeans(x, centers, iter.max = 10, nstart = 1,algorithm =c(“Hartigan-Wong”, “Lloyd”,”Forgy”, “MacQueen”))来进行聚类。centers是初始类的个数或者初始类的中心。iter.max是最大迭代次数。nstart是当centers是数字的时候,随机集合的个数。algorithm是算法,默认是第一个。
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 ...
kmeans函数 K-均值算法在R语言中实现的核心函数为kmeans(),来源于stats软件包,该函数的基本格式为“ kmeans(x, centers, iter.max=10, nstart=1, algorithm=c("Hartigan-Wong","Lloyd","For-gy","MacQueen")) 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...