R-kmeans

data <- read.csv("//Users//tangjingxiao//Desktop//2.csv",header=T,sep="\t",encoding="utf-8")
data
fix(data)
View(data)
newdata <- t(data)
view(newdata)
View(newdata)
kc <- kmeans(newdata,30)
kc
plot(newdata,col=kc$cluster)
points(kc$centers, col = 1:2, pch = 8, cex = 2)
ss <- function(y) sum(scale(y, scale = FALSE)^2)
ss
## cluster centers "fitted" to each obs.:
fitted.newdata <- fitted(kc);
head(fitted.newdata);
resid.newdata<- newdata - fitted(kc);
resid

R-kmeans

时间: 2024-12-29 09:51:46

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K-means算法原理与R语言实例

聚类是将相似对象归到同一个簇中的方法,这有点像全自动分类.簇内的对象越相似,聚类的效果越好.支持向量机.神经网络所讨论的分类问题都是有监督的学习方式,现在我们所介绍的聚类则是无监督的.其中,K均值(K-means)是最基本.最简单的聚类算法. 在K均值算法中,质心是定义聚类原型(也就是机器学习获得的结果)的核心.在介绍算法实施的具体过程中,我们将演示质心的计算方法.而且你将看到除了第一次的质心是被指定的以外,此后的质心都是经由计算均值而获得的. 首先,选择K个初始质心(这K个质心并不要求来自于样

R语言聚类(K-Means、层次)

R语言聚类 K-Means 1. 随机生成3个簇点 > c1=cbind(rnorm(20,2,1),rnorm(20,2,1)) > c2=cbind(rnorm(20,3,2),rnorm(20,15,3)) > c3=cbind(rnorm(20,20,2),rnorm(20,20,3)) > v=rbind(c1,c2,c3) 在图中看看这三个簇的分布 > plot(v) 如图, 2. K聚类 clara(x, k),K聚类函数 x是数据集,可以是矩阵或者数据框 k是

R中K-Means、Clara、C-Means三种聚类的评估

R中cluster中包含多种聚类算法,下面通过某个数据集,进行三种聚类算法的评估 # ============================ # 评估聚类 # # ============================ # 引入fpc包(cluster.stats) library(fpc) # 引入包库(clara.fanny) library(cluster) #=====调用聚类算法====================================================

R语言使用K-Means聚类可视化纽约市WiFi访问

可视化已成为数据科学在电信行业中的关键应用.具体而言,电信分析高度依赖于地理空间数据的使用. 这是因为电信网络本身在地理上是分散的,并且对这种分散的分析可以产生关于网络结构,消费者需求和可用性的有价值的见解. 数据 为了说明这一点,使用k均值聚类算法来分析纽约市免费公共WiFi的地理数据.该数据集可从NYC Open Data获得. 具体地,k均值聚类算法用于基于与特定提供商相关联的纬度和经度数据来形成WiFi使用的集群. 从数据集本身,使用R提取纬度和经度数据: #1 newyorkdf <-

机器学习-K-means聚类及算法实现(基于R语言)

K-means聚类 将n个观测点,按一定标准(数据点的相似度),划归到k个聚类(用户划分.产品类别划分等)中. 重要概念:质心 K-means聚类要求的变量是数值变量,方便计算距离. 算法实现 R语言实现 k-means算法是将数值转换为距离,然后测量距离远近进行聚类的.不归一化的会使得距离非常远. 补充:scale归一化处理的意义 两个变量之间数值差别太大,比如年龄与收入的数值差别就很大. 步骤 第一步,确定聚类数量,即k的值 方法:肘部法则+实际业务需求 第二步,运行K-means模型 第三

R与数据分析旧笔记(十四) 动态聚类:K-means

动态聚类:K-means方法 动态聚类:K-means方法 算法 选择K个点作为初始质心 将每个点指派到最近的质心,形成K个簇(聚类) 重新计算每个簇的质心 重复2-3直至质心不发生变化 kmeans()函数 > X=iris[,1:4]> km=kmeans(X,3)> kmK-means clustering with 3 clusters of sizes 62, 50, 38 Cluster means: Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length

R:Kmeans

例如要把一组数据分成两个簇: > dataset = matrix(c(1,2, + 1.2,2, + 8,9, + 0.9,1.8, + 7,10, + 8.8,9.2), nrow=6, byrow=T) > dataset [,1] [,2] [1,] 1.0 2.0 [2,] 1.2 2.0 [3,] 8.0 9.0 [4,] 0.9 1.8 [5,] 7.0 10.0 [6,] 8.8 9.2 > kmeans(dataset, 2, iter.max = 20) K-mean

全面了解R语言中的k-means如何聚类?

下面将在iris数据集上演示k-means聚类的过程. 先从iris数据集中移除Species属性,然后再对数据集iris调用函数kmeans,并将聚类结果存储在变kmeans.result中. 在下面的代码中,簇的数目设置为3. iris2 <- iris iris2$Species <- NULL (kmeans.result <- kmeans(iris2, 3)) 将聚类结果与类标号(Species)进行比较,查看相似的对象是否被划分到同一个簇中. table(iris$Spec