本文讲解如何使用R语言进行 KMeans 均值聚类分析，并以一个关于人口出生率死亡率的实例演示具体分析步骤。
前言 本文讲解如何使用R语言进行 KMeans 均值聚类分析，并以一个关于人口出生率死亡率的实例演示具体分析步骤。聚类分析总体流程1. 载入并了解数据集；2. 调用聚类函数进行聚类；3. 查看聚
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2023-06-21 22:27:47
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用R语言实现knn算法，步骤如下：一、加载R包library(kknn)
library(sampling)
library(class) kknn是用来提供数据集和加权
knn算法函数的，
sampling是用来提供抽样算法函数的，
class是用来提供
knn算法函数的。 如果不能加载上面几个包请先下载。二、准备数据我用的数据是kknn包自带的数据集miete，可以通过几个不同的函数查
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2023-05-24 14:50:53
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k-means法与k-medoids法都是基于距离判别的聚类算法。本文将使用iris数据集，在R语言中实现k-means算法与k-medoids算法。 k-means聚类 首先删去iris中的Species属性，留下剩余4列数值型变量。再利用kmeans()将数据归为3个簇 names(iris)
iris2 <- iris[,-5] #删去species一列
kme
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2023-11-03 12:00:52
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前言 本文讲解如何使用R语言进行 KMeans 均值聚类分析，并以一个关于人口出生率死亡率的实例演示具体分析步骤。聚类分析总体流程1. 载入并了解数据集；2. 调用聚类函数进行聚类；3. 查看聚类结果描述；4. 将聚类结果图形化展示；5. 选择最优center并最终确定聚类方案；6. 图形化展示不同方案效果并提交分析报表。人口出生/死亡率聚类分析
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2024-05-14 12:41:10
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首先，简单介绍下k-means聚类：效果简单有效，易于map—reduce化算法思路：1、选择k个点作为原始的质心（k如何定） 2、将每个点指派到最近的质心，形成k个簇 3、重新计算每个簇的质心（x,y坐标的均值）--[新的质心不一定为样本点哦] 4、迭代2、3步直到簇心收敛于某一个阈值优缺点： 1、不太受原始点选择的影响 2、初始的簇数k到底选几呢（聪明
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2023-10-27 09:30:52
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一行代码绘制火山图的R包诞生了！在过去的一年中，师兄先后生信绘图系列和高分SCI复现系列中更新了多种不同的火山图的绘制方法，包括普通的火山图、渐变火山图、以及包含GO通路信息的火山图！但是很多小伙伴反应，代码太难，看不懂，套在自己的数据上总是出错！于是这么为粉丝着想的师兄，又肝了一个晚上，将之前的代码整理封装成了现在的R包 – ggVolcano.有了它，大家只需要安装载入后，就可以实现一行代码绘
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2023-11-03 11:10:39
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一 . K-近邻算法（KNN）概述 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢，其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配，导致一个训练对象被分到了多个类的问题，基于这些问题呢，就产生了KNN。 KNN是通过测量
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2023-07-16 16:23:26
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文章目录Simple K-MeansR语言代码实现Sequential K-MeansR语言代码实现Forgetful Sequential K-MeansK-Means家族算法在各类型数据集上的表现K-Means聚类需要关注的问题1. 空聚类3. 初始质心的选择5. 离群点（Outliers）7. k值的选择 K-Means家族有三个算法： Simple K-MeansSequential
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2023-09-15 21:50:34
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转载请注明出处，该文章的官方来源：KMeans | Teaching MLk-means、k-means++以及k-means||算法分析本文会介绍一般的k-means算法、k-means++算法以及基于k-means++算法的k-means||算法。在spark ml，已经实现了k-means算法以及k-means||算法。 本文首先会介绍这三个算法的原理，然后在了解原理的基础上分
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2024-06-21 18:19:38
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写在前面目前主流的聚类算法主要分为以下几种K-Means K-均值聚类K-Medoids K-中心聚类DBSSCAN Density-based Spatial Clustering of Application with Noise 密度聚类HC Hierarchical Clustering 层次聚类，或者叫系谱聚类EM Expectation Maximization 期望最大聚类K-Mea
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2024-06-04 21:13:49
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聚类分析（Cluster Analysis）
是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法，它是在没有先验知识的情况下，对样本按各自的特性来进行合理的分类。
聚类分析被应用于很多方面，在商业上，聚类分析被用来发现不同的客户群，并且通过购买模式刻画不同的客户群的特征；在生物上，聚类分析被用来动植物分类和对基因进行分类，获取对种群固有结构的认识；在因特网应用上，聚类分析被用
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2023-10-20 21:10:51
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K-means介绍k-means算法简介：K-means算法是IEEE 2006年ICDM评选出的数据挖掘的十大算法中排名第二的算法，排名仅次于C4.5算法。K-means算法的思想很简单，简单来讲就是对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大，两个对象之间的距离越近，相似性越高。聚类的结果就是使类内部的同质性高，而类之间的
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2023-09-03 09:43:18
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本文目的最近这几天一直在研究如何评估Kmeans聚类算法中的最优K值。主要理论依据是《数据挖掘导论》8.5.5节中介绍的SSE和Silhouette Coefficient系数的方法评估最优K。现在记录整个实验过程，作为备忘。不过，体验过程中，由于R软件使用的还不太熟练，实现过程中有些地方可能不准确，还请大牛指点。实验步骤概述下载实验数据，点击这里。 取k值范围，计算出SSE，并绘制出曲线图，观察
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2024-08-26 10:18:26
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# R语言中的KMeans聚类
KMeans聚类是一种广泛使用的无监督学习算法，它用于将数据分组成若干个簇（cluster）。通过聚类，物体的相似性被最大化，而不同簇之间的差异被最小化。为了更好地理解KMeans聚类，本文将介绍其工作原理并提供一个使用R语言实现的示例。同时，我们还将使用Mermaid语法展示旅行图和状态图。
## KMeans聚类的基本原理
KMeans聚类算法的主要步骤如
# R语言中的K-means聚类与轮廓系数
在数据科学中，K-means聚类是一种广泛应用的无监督学习方法，它能够将数据集划分为K个类（聚类）。轮廓系数是用于评估聚类质量的一种统计量。本文将详细介绍如何在R语言中实现K-means聚类，并计算其轮廓系数，帮助你理解聚类效果的好坏。
## 实现流程
在进行K-means聚类和计算轮廓系数之前，我们需遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
# KMeans聚类算法及其R语言实现
KMeans是一种广泛使用的聚类算法，旨在将相似的样本分为同一组。它的核心思想是通过最小化组内样本之间的距离，来形成不同的聚类。本文将介绍如何在R语言中实现一个简单的KMeans聚类函数，并通过示例演示其应用。
## KMeans算法概述
KMeans算法的工作流程如下：
1. **选择K个初始点**作为聚类中心（centroids）。
2. **将
作者：张丹，R语言中文社区专栏特邀作者，《R的极客理想》系列图书作者，民生银行大数据中心数据分析师，前况客创始人兼CTO。前言聚类属于无监督学习中的一种方法，k-means作为数据挖掘的十大算法之一，是一种最广泛使用的聚类算法。我们使用聚类算法将数据集的点，分到特定的组中，同一组的数据点具有相似的特征，而不同类中的数据点特征差异很大。PAM是对k-means的一种改进算法，能降低异常值对于聚类效果
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2023-07-21 22:14:43
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这次分享的是在工作中经常用到的聚类分析，只要是工作中涉及到客户分群，哪能不用到聚类分析呢？聚类分析涉及的方法有层次聚类、kmeans聚类、密度聚类等，这里主要介绍最容易上手的kmeans聚类算法，上手就是王道！kmeans聚类原理：基于原型的、划分的距离技术，它试图发现用户指定个数(K)的簇。统计学原理请大家自觉完成自学~~实战一：老板的需求：将17家门店分成3类，依据指标是销售金额和客户数量，其
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2023-09-21 06:48:23
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# R语言 K-means 算法简介与实现
K-means算法是一种常用的聚类分析方法，广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。其主要目标是将数据点划分为K个预先指定的簇，使得同一簇内的数据点之间尽可能相似，不同簇之间的数据点差异尽可能大。本文将介绍K-means算法的基本原理、如何在R语言中实现它，并提供一些代码示例。
## K-means 算法的基本原理
K-means算法的执行过程主要包括以
作者：黄天元，复旦大学博士在读，热爱数据科学与开源工具（R），致力于利用数据科学迅速积累行业经验优势和科学知识发现，涉猎内容包括但不限于信息计量、机器学习、数据可视化、应用统计建模、知识图谱等，著有《R语言数据高效处理指南》以前有多个csv要合并成一个（文件所有的列一般都是一致的），把文件路径设置到那里，然后写一个循环一个一个读，然后每个循环后面就使用rbind/bind_rows合在一起。比如：
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2024-08-20 23:00:19
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