R语言聚类（K-Means、层次）

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R语言聚类

K-Means

1、 随机生成3个簇点

> c1=cbind(rnorm(20,2,1),rnorm(20,2,1))

> c2=cbind(rnorm(20,3,2),rnorm(20,15,3))

> c3=cbind(rnorm(20,20,2),rnorm(20,20,3))

> v=rbind(c1,c2,c3)

在图中看看这三个簇的分布

> plot(v) 如图，

2、 K聚类

clara(x, k)，K聚类函数

x是数据集，可以是矩阵或者数据框

k是聚类簇的个数

> clara(v,3)，结果如图

由上图，可以看出三个聚类的结果。

3、 显示聚类结果

> cls=clara(v,3)

> clusplot(cls)

4、 k的改变

k-means的一个缺陷就是k需要指定，如果k指定的不好，聚类效果就不好。

如k值分别取2、4、5时的情况。

层次聚类

1、  求相似矩阵

为了表示得更清楚一点，我们取较少的点。

> c11=cbind(rnorm(5,2,1),rnorm(5,2,1))

> c12=cbind(rnorm(5,3,2),rnorm(5,15,3))

> c13=cbind(rnorm(5,20,2),rnorm(5,20,3))

> v=rbind(c11,c12,c13)

sim=dist(v)，求相似矩阵，是对角矩阵

2、  层次聚类

> hcls=hclust(sim)

> plot(hcls)

简单的聚类方法用R语言实现。

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R语言聚类（K-Means、层次）

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原文地址：http://www.cnblogs.com/mixes/p/3719764.html