m0_73353883 2023-03-06 15:27 采纳率: 87.5%
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已结题

kmeans聚类;R语言

我现在有四个变量,想用这四个变量进行分类,用kmeans聚类,使用R语言,具体的操作是什么,理论基础是什么,如何判断最好的k

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  • 卫书璜. 2023-03-06 16:46
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    K-means聚类R语言代码:
    # 读取数据
    data <- read.csv("C:/Users/lenovo/Desktop/data.csv", header=TRUE, stringsAsFactors=FALSE)
    library(ggplot2)
    library(gridExtra)
    
    # 计算SSE并使用手肘法确定最佳的K值
    sses <- c()
    for (k in 1:10) {
      km <- kmeans(data, k)
      sses[k] <- km$tot.withinss
    }
    df <- data.frame(k = 1:10, SSE = sses)
    
    # 绘制肘部图
    p1 <- ggplot(df, aes(x = k, y = SSE)) +
      geom_line() +
      geom_point(size = 2, color = "red") +
      scale_x_continuous(breaks = 1:10) +
      labs(title="SSE 肘部图", x = "k", y = "SSE")
    p1
    
    # 轮廓系数法
    fviz_nbclust(data, kmeans, method = "silhouette")
    
    # 进行聚类分析
    set.seed(123)
    k = 7 # 聚类数目
    km.res <- kmeans(data, k) # 进行 k-means 聚类
    cluster <- kmeans(data, k)
    
    # 查看聚类结果
    cluster
    
    # 将聚类结果合并到数据集里面
    data$cluster <- as.factor(km.res$cluster)  
    library(ggplot2)
    library(gridExtra)
    
    vars <- colnames(data[,1:4])
    P2 <- list()
    for(i in 1:length(vars)) {
      for(j in (i+1):length(vars)) {
        # 绘制散点图,每个类别分别用不同颜色表示
        P2[[length(p2)+1]] <- ggplot(data, 
                                     aes_string(vars[i], vars[j], color = "cluster")) + 
          geom_point(size = 7) + 
          labs(x = vars[i], y = vars[j], color = "cluster") +
          ggtitle(vars[i]~"vs"~vars[j])
      }
    }
    # 显示多个图像
    grid.arrange(grobs=p2, ncol = 7)
    
    
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