R语言聚类建模

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mob649e8160f07c 2023-08-01 12:20:39 ©著作权

文章标签 群组数据集聚类 文章分类 R语言后端开发

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R语言聚类建模

介绍

聚类是一种常用的数据分析方法，可以将数据集中的样本分为不同的群组，使得同一群组内的样本相似度高，不同群组之间的样本相似度低。聚类分析在数据挖掘、模式识别、图像处理等领域具有广泛的应用。

R语言是一种强大的统计分析和数据可视化工具，也提供了丰富的聚类算法和函数。本文将介绍如何使用R语言进行聚类建模，并提供代码示例。

数据准备

首先，我们需要准备一个用于聚类分析的数据集。假设我们有一个包含两个特征的数据集，其中特征A表示某个产品的价格，特征B表示该产品的销量。我们希望将这些产品分为两个群组，以便进一步研究它们的市场表现。

# 生成样本数据
set.seed(123)
price <- rnorm(100, mean = 10, sd = 2)
sales <- rnorm(100, mean = 50, sd = 10)
data <- data.frame(price, sales)

# 查看前几行数据
head(data)

数据可视化

在进行聚类分析之前，我们可以先对数据进行可视化，以便更好地理解数据分布和特征之间的关系。

# 绘制散点图
plot(data$price, data$sales, main = "Scatter Plot of Price vs. Sales", 
     xlab = "Price", ylab = "Sales", pch = 16, col = "blue")

从散点图中可以看出，数据集中的样本分布在价格和销量的不同区域，但并没有明显的可分性。

聚类建模

接下来，我们可以使用R语言中的聚类算法进行建模。这里我们选择k-means算法进行聚类分析。

# 运行k-means算法
k <- 2  # 设置聚类数
kmeans_result <- kmeans(data, centers = k)

# 查看聚类结果
kmeans_result

k-means算法会将数据集中的样本分为k个群组，并输出聚类结果。在这里，我们将数据集分为2个群组。通过查看聚类结果，可以获得每个样本所属的群组编号。

结果可视化

为了更好地理解聚类结果，我们可以将聚类后的样本在散点图中不同的颜色表示不同的群组。

# 绘制聚类结果散点图
plot(data$price, data$sales, main = "Clustering Result", 
     xlab = "Price", ylab = "Sales", pch = 16, 
     col = kmeans_result$cluster)

# 绘制聚类中心
points(kmeans_result$centers[, 1], kmeans_result$centers[, 2], 
       pch = 8, cex = 2, col = "red")

在这个散点图中，不同颜色的样本表示不同的群组，红色的点表示聚类中心。