R语言--聚类分析

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聚类算法：

• K-均值聚类（K-Means）
• K-中心点聚类（K-Meaoids）
• 密度聚类（Densit-based Spatial Clustering of Application with Noise,DBSCAN）
• 系谱聚类（Hierarchical Clustering）
• 期望最大化聚类（Expectation Maximization,EM)
• 其他算法

K-均值聚类算法

算法原理

K-均值聚类算法，是一种迭代算法，其采用距离作为判断对象之间相似性的指标，距离越近即相似度越高。这里的距离是欧式距离：m维空间中两点之间的真实距离。如二维空间中点(x1,y1)和点(x2,y2)的欧式距离为： \(\sqrt{(x_{2}-x_{1})^{2}+(y_{2}-y_{1})^{2}}\) 。三维空间两点之间欧式距离为 \(\sqrt{(x_{2}-x_{1})^{2}+(y_{2}-y_{1})^{2}+(z_{2}-z_{1})^{2}}\) 。多维数据可以通过PCA（主成分分析）降维，或者直接计算欧式距离。
算法过程：

1. 随机选取的K（簇个数，如游戏分为：顶级、高级、中级、低级，则k = 4）个样本作为起始中心点（簇）。
2. 计算每个样本的点与各起始中心点的距离，将其余样本归入距离最近的簇，这就将所有样本完成了第一次分类。
3. 确定当前类（簇）中样本坐标均值，作为新的起始中心点，然后计算各样本和各个新的起始中心点的距离，将样本按照距离归入距离最近的簇中。这是第二次分类。
4. 确定新的起始中心点，把样本归类，依次循环迭代，直至所有样本归属类别不在变动（即最后确定了分类）。

上图中10个样本，想分为3类，首先随机选取了3个样本点（黑色标记样本：1，2，3）（图Ⅰ）。然后计算其余样本点与这三个样本点的距离，然后根据距离分类（图Ⅱ）。计算当前分类中样本坐标均值，作为新的起始中心点（图Ⅲ，黑色小方块），然后计算样本与各新的起始中心点的距离进行分类（图Ⅳ）。然后图Ⅳ分类中再计算各类中样本坐标均值作为新的起始中心点（图Ⅳ中的黑色小方块），计算各样本和各新的起始中心点的距离，进行分类（图Ⅴ），发现图Ⅳ和图Ⅴ相同，即分类不在变化，标志分类完成。

R的实现

K-Means算法在R中的实现的核心函数为stats包中的kmeans()函数。

kmeans(x, centers, iter.max = 10, nstart = 1,
       algorithm = c("Hartigan-Wong", "Lloyd", "Forgy",
                     "MacQueen"), trace=FALSE)
## S3 method for class 'kmeans'
fitted(object, method = c("centers", "classes"), ...)

• x：待进行聚类分析的数据集
• centers：预设分类（簇）数目，即K值
• iter.max：最大迭代次数，默认值为10
• nstart：选择随机起始中心点的次数，默认值为1
• algorithm：该参数提供了四种参数选择，默认为Hartigan-Wong
• trace：该参数仅用于默认算法(Hartigan-Wong)，如果设定为正（或TRUE），则生成算法进程相关的进程信息，如果数据量大的可能生成会生成跟多的进程信息。

实例

以iris数据集进行聚类分析，iris数据集：安德森鸢尾花卉数据集，包含150个样本（行），每个样本的5中特征向量（花萼长度，花萼宽度，花瓣程度，花瓣宽度，品种）。

观察数据发现，有三个品种，每个品种为50个样本数据

kc <- kmeans(x = iris[1:4],centers = 3)     # 以前四个特征数据进行聚类，分成3类。

分成3类，第一类：38个样本；第二类：62个样本；第三类：50个样本。根据源数据可知，只有一类分类完全正确，有12个样本分类错误。

fitted(kc)    # 查看最终分类后，各类的样本坐标均值，即该类的起始中心点
# 结果：
 Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
1     5.006000    3.428000     1.462000    0.246000
3     5.901613    2.748387     4.393548    1.433871
2     6.850000    3.073684     5.742105    2.071053

table(iris$Species,kc$cluster)    # table函数：通过交叉分类构建因子水平频数列联表。
# 结果：
   1  2  3
  setosa     50  0  0
  versicolor  0  2 48
  virginica   0 36 14

列联表可以比较直观的看出分类的具体情况，从上面可以看出：setosa50个样本完全分类正确；把14个virginica样本分为versicolor，同时把2个versicolor分为virginica

可视化

plot(iris[c("Sepal.Length","Sepal.Width")],col = kc$cluster,pch = as.integer(iris$Species))    

上面可视化：以花萼长度和花萼宽度散点图，以形状对源数据分类进行分组显示，以颜色作为聚类分组显示，即原来每种50个样本，如果分类正确则每种颜色，每种形状点有50个。
圆点：setosa；三角形：versicolor；十字形：virginica
白色：setosa；绿色：versicolor；红色：virginica
从图中可以看到：
圆点、白色一致，即setosa分类完全正确
绿色三角形48个，红色三角形2个，即versicolor有48个分类正确，有两个被归入virginica
红色十字形36个，绿色十字形14个，即virginica种的36个样本正确归类为virginica，有14样本被归类为versicolor

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原文地址：https://www.cnblogs.com/sakura-d/p/11170901.html