聚类分析有很多种, 效果好不好大概要根据数据特征来确定。最常见的是kmeans法聚类> setwd("D:\\R_test")

> data_in

> fit

> library(cluster)

> clusplot(data_in, fit$cluster, color=T, shade=T, labels = 2, lines =0)

也可以用mclust> install.packages("mclust")

试开URL’http://cloud.r-project.org/bin/windows/contrib/2.14/mclust_4.0.zip‘

Content type ‘application/zip‘ length 2371233 bytes (2.3 Mb)

打开了URL

downloaded 2.3 Mb

程序包‘mclust’打开成功,MD5和检查也通过

下载的程序包在

C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\RtmpiIyw2o\downloaded_packages里

> fit

> summary(fit)

----------------------------------------------------

Gaussian finite mixture model fitted by EM algorithm

----------------------------------------------------

Mclust XXX (elliposidal multivariate normal) model with 1 component:

log.likelihood   n    df     BIC

1616504 263 33410 3046843

Clustering table:

1

263

> fit$  // 按下Tab键,有以下选项

fit$call           fit$modelName      fit$n              fit$d              fit$G

fit$BIC            fit$bic            fit$loglik         fit$df             fit$parameters

fit$classification fit$uncertainty

> plot(fit, what="classification")

// http://www.statmethods.net/advstats/cluster.html

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