在数据分析和机器学习领域,聚类是一种常用的技术,用于将数据集中的样本点根据它们的相似性分成不同的组,即“簇”。在这个程序版的划分聚类实例中,主要使用了R语言,针对一个名为`house_price`的数据集进行操作。聚类的目标是找出数据内在的结构和模式,无需预先设定类别,它属于无监督学习的一种。 数据加载与预处理是关键步骤。`house_price`数据集通过`read.csv(file.choose())`导入,这是一个用于读取CSV文件的函数。接下来,对数据集进行概述,检查各变量的分布和类型。在这个例子中,注意到将数值型变量转换为因子型,这是因为某些聚类算法可能要求输入数据是分类的。例如,`class(house_price[,7])`检查第7列的类型,如果需要,通过`as.factor()`函数将其转换为因子。 接着,通过观察数据的内在变化,寻找合适的簇数量。这通常涉及到绘制“距离平方和”(或称为“误差平方和”)随簇数量增加的变化图,也就是拐点图。在这个例子中,`kmeans()`函数被用来计算不同簇数下的误差平方和,`plot()`函数绘制出这个图形。根据图中的拐点,可以判断最佳簇的数量是3,这样可以获得最好的聚类效果。 然后,使用`kmeans()`函数进行聚类。该函数将`house_price3`数据集(已经删除了第17列)作为输入,指定3个簇,返回结果存储在`house_price_kmeans`对象中。通过`table()`函数,可以查看价格类型与聚类结果之间的关系。利用`plot()`函数可视化聚类结果,比如基于楼层和客厅大小,以不同颜色表示不同的簇。 除了`k-means`方法,还使用了其他两种聚类算法:PAM(Partitioning Around Medoids,基于原型的聚类)和CLARA(Clustering Large Applications,适用于大数据集的聚类)。`pam()`函数和`clara()`函数分别执行PAM和CLARA聚类,它们同样返回聚类结果,并通过`table()`函数查看价格类型与聚类结果的关联。`plot()`函数用于绘制PAM和CLARA的结果,帮助理解聚类结构。 总结起来,这个程序版的划分聚类案例展示了如何在R中使用`k-means`、PAM和CLARA算法进行聚类分析,包括数据预处理、选择最佳簇数、执行聚类以及结果的可视化。这些步骤对于理解和应用聚类算法至关重要,有助于从大量数据中发现隐藏的模式和群体。
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