基于划分的聚类----K-means算法使用（R语言）
2024-06-16 20:17:21
library(amap)#这个包里有kmeans函数
library(R2SWF)
library(animation)#导入包，后两个是作动画的包
customer <- read.csv("customer.csv")#读取文件，赋给customer
age_inc <- customer[,c(3,6)]#获取customer的第三列和第六列（如果是3：6就是三到六列）赋给age_inc
output = dev2swf({par(mar = c(3, 3, 1, 1.5), mgp = c(1.5, 0.5, 0))kmeans.ani(x = age_inc, centers = 3, #指定age_inc为要处理的文件，指定类数为3hints = c("Move centers!", "Find cluster?"), pch = 1:3, col = 1:3)
}, output = "income_age.swf")#输出flash动画
swf2html(output)#将动画放到HTML里结果展示，因为是个动画，所以截了一下聚类结果：
设置工作目录setwd("H://R")
下面转自：http://www.cnblogs.com/blueicely/archive/2012/12/13/2816957.html
R语言常用函数
基本
一、数据管理
vector：向量 numeric：数值型向量 logical：逻辑型向量 character；字符型向量 list：列表 data.frame：数据框 c：连接为向量或列表 length：求长度 subset：求子集 seq，from:to，sequence：等差序列 rep：重复 NA：缺失值 NULL：空对象 sort，order，unique，rev：排序 unlist：展平列表 attr，attributes：对象属性 mode，typeof：对象存储模式与类型 names：对象的名字属性
二、字符串处理
character：字符型向量 nchar：字符数 substr：取子串 format，formatC：把对象用格式转换为字符串 paste，strsplit：连接或拆分charmatch，pmatch：字符串匹配 grep，sub，gsub：模式匹配与替换
三、复数
complex，Re，Im，Mod，Arg，Conj：复数函数
四、因子
factor：因子 codes：因子的编码 levels：因子的各水平的名字 nlevels：因子的水平个数 cut：把数值型对象分区间转换为因子 table：交叉频数表 split：按因子分组 aggregate：计算各数据子集的概括统计量 tapply：对“不规则”数组应用函数
数学
一、计算
+, -, *, /, ^, %%, %/%：四则运算 ceiling，floor，round，signif，trunc，zapsmall：舍入 max，min，pmax，pmin：最大最小值 range：最大值和最小值 sum，prod：向量元素和，积 cumsum，cumprod，cummax，cummin：累加、累乘 sort：排序 approx和approx fun：插值 diff：差分 sign：符号函数
二、数学函数
abs，sqrt：绝对值，平方根 log, exp, log10, log2：对数与指数函数 sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函数 sinh，cosh，tanh，asinh，acosh，atanh：双曲函数
beta，lbeta，gamma，lgamma，digamma，trigamma，tetragamma，pentagamma，choose ，lchoose：与贝塔函数、伽玛函数、组合数有关的特殊函数
fft，mvfft，convolve：富利叶变换及卷积 polyroot：多项式求根 poly：正交多项式 spline，splinefun：样条差值 besselI，besselK，besselJ，besselY，gammaCody：Bessel函数 deriv：简单表达式的符号微分或算法微分
三、数组
array：建立数组 matrix：生成矩阵 data.matrix：把数据框转换为数值型矩阵 lower.tri：矩阵的下三角部分 mat.or.vec：生成矩阵或向量 t：矩阵转置cbind：把列合并为矩阵 rbind：把行合并为矩阵 diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵 aperm：数组转置 nrow, ncol：计算数组的行数和列数 dim：对象的维向量 dimnames：对象的维名 row/colnames：行名或列名 %*%：矩阵乘法 crossprod：矩阵交叉乘积（内积） outer：数组外积 kronecker：数组的Kronecker积 apply：对数组的某些维应用函数 tapply：对“不规则”数组应用函数 sweep：计算数组的概括统计量 aggregate：计算数据子集的概括统计量 scale：矩阵标准化matplot：对矩阵各列绘图 cor：相关阵或协差阵 Contrast：对照矩阵 row：矩阵的行下标集 col：求列下标集
四、线性代数
solve：解线性方程组或求逆 eigen：矩阵的特征值分解 svd：矩阵的奇异值分解 backsolve：解上三角或下三角方程组 chol：Choleski分解 qr：矩阵的QR分解 chol2inv：由Choleski分解求逆
五、逻辑运算
<，>，<=，>=，==，!=：比较运算符 !，&，&&，|，||，xor()：逻辑运算符 logical：生成逻辑向量 all，any：逻辑向量都为真或存在真 ifelse()：二者择一 match，%in%：查找 unique：找出互不相同的元素 which：找到真值下标集合 duplicated：找到重复元素
六、优化及求根
optimize，uniroot，polyroot：一维优化与求根
程序设计
一、控制结构
if，else，ifelse，switch：分支 for，while，repeat，break，next：循环 apply，lapply，sapply，tapply，sweep：替代循环的函数。
二、函数
function：函数定义 source：调用文件 call：函数调用 .C，.Fortran：调用C或者Fortran子程序的动态链接库。 Recall：递归调用 browser，debug，trace，traceback：程序调试 options：指定系统参数 missing：判断虚参是否有对应实参 nargs：参数个数 stop：终止函数执行 on.exit：指定退出时执行 eval，expression：表达式计算 system.time：表达式计算计时 invisible：使变量不显示 menu：选择菜单（字符列表菜单）
其它与函数有关的还有：delay，delete.response，deparse，do.call，dput，environment ，，formals，format.info，interactive， is.finite，is.function，is.language，is.recursive ，match.arg，match.call，match.fun，model.extract，name，parse，substitute，sys.parent ，warning，machine
三、输入输出
cat，print：显示对象 sink：输出转向到指定文件 dump，save，dput，write：输出对象 scan，read.table，load，dget：读入
四、工作环境
ls，objects：显示对象列表 rm, remove：删除对象 q，quit：退出系统 .First，.Last：初始运行函数与退出运行函数。 options：系统选项 ?，help，help.start，apropos：帮助功能 data：列出数据集
统计计算
一、统计分布
每一种分布有四个函数：d――density（密度函数），p――分布函数，q――分位数函数，r――随机数函数。 比如，正态分布的这四个函数为dnorm，pnorm，qnorm，rnorm。下面我们列出各分布后缀，前面加前缀d、p、q或r就构成函数名：
norm：正态，t：t分布，f：F分布，chisq：卡方（包括非中心） unif：均匀，exp：指数，weibull：威布尔，gamma：伽玛，beta：贝塔 lnorm：对数正态，logis：逻辑分布，cauchy：柯西， binom：二项分布，geom：几何分布，hyper：超几何，nbinom：负二项，pois：泊松 signrank：符号秩， wilcox：秩和，tukey：学生化极差
二、简单统计量
sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR（四分位间距）等为统计量，sort，order，rank与排序有关，其它还有ave，fivenum，mad，quantile，stem等。
三、统计检验
R中已实现的有chisq.test，prop.test，t.test。
四、多元分析
cor，cov.wt，var：协方差阵及相关阵计算 biplot，biplot.princomp：多元数据biplot图 cancor：典则相关 princomp：主成分分析 hclust：谱系聚类 kmeans：k-均值聚类 cmdscale：经典多维标度 其它有dist，mahalanobis，cov.rob。
五、时间序列
ts：时间序列对象 diff：计算差分 time：时间序列的采样时间 window：时间窗
六、统计模型
lm，glm，aov：线性模型、广义线性模型、方差分析
基于划分的聚类----K-means算法使用（R语言）相关推荐
- 【数据挖掘】基于划分的聚类方法 ( K-Means 算法简介 | K-Means 算法步骤 | K-Means 图示 )
文章目录 一. 基于划分的聚类方法 二. K-Means 算法 简介 三. K-Means 算法 步骤 四. K-Means 方法的评分函数 五. K-Means 算法 图示 一. 基于划分的聚类方法 ...
- kmeans改进 matlab,基于距离函数的改进k―means 算法
摘要:聚类算法在自然科学和和社会科学中都有很普遍的应用,而K-means算法是聚类算法中经典的划分方法之一.但如果数据集内相邻的簇之间离散度相差较大,或者是属性分布区间相差较大,则算法的聚类效果十分有 ...
- 【数据挖掘】聚类算法 简介 ( 基于划分的聚类方法 | 基于层次的聚类方法 | 基于密度的聚类方法 | 基于方格的聚类方法 | 基于模型的聚类方法 )
文章目录 I . 聚类主要算法 II . 基于划分的聚类方法 III . 基于层次的聚类方法 IV . 聚合层次聚类 图示 V . 划分层次聚类 图示 VI . 基于层次的聚类方法 切割点选取 VII ...
- 聚类之层次聚类、基于划分的聚类（…
5.聚类之层次聚类.基于划分的聚类(k-means).基于密度的聚类.基于模型的聚类 目录(?)[-] 1. 一层次聚类 1. 层次聚类的原理及分类 2. 层次聚类的流程 ...
- k均值聚类算法案例 r语言iris_K-means算法原理
聚类的基本思想 俗话说"物以类聚,人以群分" 聚类(Clustering)是一种无监督学习(unsupervised learning),简单地说就是把相似的对象归到同一簇中.簇内 ...
- R语言聚类分析之基于划分的聚类KMeans实战：基于葡萄酒数据
R语言聚类分析之基于划分的聚类KMeans实战:基于葡萄酒数据 目录 R语言聚类分析之基于划分的聚类KMeans实战:基于葡萄酒数据
- R语言聚类分析之基于划分的聚类KMeans实战：基于菌株数据
R语言聚类分析之基于划分的聚类KMeans实战:基于菌株数据 目录 R语言聚类分析之基于划分的聚类KMeans实战:基于菌株数据
- 人工晶状体计算——人工智能算法（R语言）
人工晶状体计算--人工智能算法(R语言) 1. 准备数据 2. 建立模型 2.1 方法1 2.2 方法2 1. 准备数据 准备数据Data.xlsx,示例如图 Age AL ACD K1 K2 WTW ...
- 基于kd树的k近邻算法——KNN
1.简介 k近邻算法是机器学习中一种基本的分类与回归算法,对你没听错k近邻算法不仅可以用来做分类,还可以用于回归,英文全称为k-Nearest Neighbor简称k-NN.k近邻算法属于一种有监督学 ...
最新文章
- python windows端口检测并杀死脚本
- python EasyGui
- nginx开启core dump文件
- 请教设计模式大牛们几点
- 转：Linux 2.4.x内核软中断机制
- Eclipse插件开发中对于外部Jar包和类文件引用的处理（彻底解决插件开发中的NoClassDefFoundError问题）...
- 多图技术贴：深入浅出解析大数据平台架构
- 上市4年，现在苹果要停产它了
- oracle or索引失效,以下Oracle错误意味着什么：无效的列索引
- 怎样设置有道词典屏幕取词后自动翻译？
- linux 内存清理/释放命令(也可用于openwrt和padavan等系统的路由器)
- PLSQL导入导出表数据、表结构
- 风暴数码论坛教程－JAVA环境配置
- 区块链（一） 初识区块链
- 如何判断一个点在三角形内部
- 字节跳动正式宣布要做全网搜索，百度真正的危机来了!
- set_ideal_network和set_dont_touch_network
- ebtables Basic examples
- Apple设备型号名称映射表
- order by 、sort by、distribute by、group by、cluster by的区别