聚类算法在R中的实现
r语言+arcgis自组织映射划分生态系统服务簇代码_概述说明
r语言+arcgis自组织映射划分生态系统服务簇代码概述说明1. 引言1.1 概述本文介绍了使用R语言和ArcGIS进行自组织映射来划分生态系统服务簇的方法和代码示例。
自组织映射（SOM）是一种基于神经网络的机器学习算法，可以以无监督的方式对数据进行聚类分析。
生态系统服务簇划分是指将地理空间上的不同区域归类为属于相似生态系统服务类型的群体，这对于环境保护和资源管理至关重要。
1.2 文章结构本文共分为六个部分。
引言中给出了本文的概述、目的以及文章结构。
第二部分介绍了R语言和ArcGIS的简介，其中包括两者的概述和基本功能。
第三部分详细阐述了自组织映射算法的原理和步骤。
第四部分介绍了生态系统服务簇划分方法，并提供了相关代码示例。
第五部分通过实验数据集介绍了结果与讨论，包括对划分结果的分析和讨论。
最后一部分总结全文，提出进一步研究方向建议。
1.3 目的本文旨在介绍利用R语言和ArcGIS进行自组织映射划分生态系统服务簇的方法和代码示例。
通过本文的阐述，读者可以了解R语言、ArcGIS以及自组织映射算法的基本原理和功能，并学会使用这些工具进行生态系统服务簇划分。
此外，文章还将提供实验数据集和划分结果的分析，帮助读者更好地理解该方法的应用与效果。
以上就是“1. 引言”部分的详细内容，介绍了文章概述、结构以及目的。
2. R语言与ArcGIS简介2.1 R语言概述R语言是一种强大的统计分析编程语言，广泛应用于数据处理、数据可视化、机器学习等领域。
它具有丰富的函数库和包，可以进行各种统计方法的实施和数据模型建立。
由于其开源、免费以及可移植的特性，R语言成为了许多研究者和数据科学家的首选工具。
2.2 ArcGIS概述ArcGIS是一个基于地理信息系统（GIS）的软件平台，集成了地图制作、数据管理、空间分析等功能，被广泛运用于环境科学、城市规划、自然资源管理等领域。
通过ArcGIS，用户可以处理和分析各种空间数据，并生成专业水准的地图和图表。
【原创】r语言层次聚类案例附代码数据
####################################################################### ############ 聚类分析####################################################################### a=cbind(农业总产值 ,林业总产值, 牧业总产值, 渔业总产值, 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值, 农村居民家庭经营耕地面积)# ⭞↚⭞Ѡ⭞䠅㚐㊱rownames(a)=mydata$地区detach(mydata)hc1=hclust(dist(scale(a)),"ward.D2")cbind(hc1$merge,hc1$height)### [,1] [,2] [,3]## [1,] -22 -24 0.1562347## [2,] -2 -29 0.4954046## [3,] -12 -20 0.6158525## [4,] -4 1 0.7459837## [5,] -5 -7 0.8431761## [6,] -27 4 0.8502919## [7,] -28 -30 0.9238256## [8,] 2 7 0.9982795## [9,] -1 -9 1.0586066## [10,] -14 3 1.0996796## [11,] -16 -23 1.1292437## [12,] -25 10 1.2758523## [13,] -13 -19 1.4055256## [14,] -3 11 1.4555952## [15,] -21 6 1.6495578## [16,] -10 -17 1.7462669## [17,] 9 15 1.7988319## [18,] -18 12 1.8498860## [19,] -6 -11 1.9536216## [20,] -8 5 2.1881307## [21,] -15 16 2.5009589## [22,] -31 20 2.7312571## [23,] 13 18 3.0129164## [24,] 8 17 3.0616119## [25,] 19 23 3.2580779## [26,] 14 21 4.3774794## [27,] -26 22 5.2122229## [28,] 25 26 6.0403304## [29,] 24 27 8.3310723## [30,] 28 29 11.4082257plot(hc1,hang=-2,ylab="欧氏距离",main="ward ")cutree(hc1,3)## 北京天津河北山西内蒙辽宁吉林黑龙江上海江苏## 1 1 2 1 3 2 3 3 1 2## 浙江安徽福建江西山东河南湖北湖南广东广西## 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2## 海南重庆四川贵州云南西藏陕西甘肃青海宁夏## 1 1 2 1 2 3 1 1 1 1## 新疆## 3library(NbClust)# 加载包res<-NbClust(a, distance ="euclidean", min.nc=2, max.nc=8,method ="complete", index ="ch")res$All.index## 2 3 4 5 6 7 8## 22.4859 64.2952 95.0505 91.2070 112.2167 126.6607 125.0580res$Best.nc## Number_clusters Value_Index## 7.0000 126.6607res$Best.partition## 北京天津河北山西内蒙辽宁吉林黑龙江上海江苏## 1 2 2 3 4 5 5 4 6 1## 浙江安徽福建江西山东河南湖北湖南广东广西## 5 1 1 3 2 1 3 3 3 1## 海南重庆四川贵州云南西藏陕西甘肃青海宁夏## 1 1 1 1 2 7 1 2 5 5## 新疆## 4####################################################################### ############ 因子分析####################################################################### x=ascale(x,center=T,scale=T)## 农业总产值林业总产值牧业总产值渔业总产值## 北京 -1.22777296 -0.68966546 -1.0576108 -0.717868590## 天津 -1.20072019 -1.32628581 -1.1287831 -0.587405030## 河北 1.44015787 -0.40768816 1.2735925 -0.276307864## 山西 -0.60736290 -0.39313054 -0.8459665 -0.730089499## 内蒙 -0.31173176 -0.16449038 0.3536925 -0.682760278## 辽宁 0.02317599 0.21376291 1.0886323 0.905582647## 吉林 -0.31664133 -0.16033106 0.3705164 -0.661159286## 黑龙江 0.73000004 0.28496065 0.6928325 -0.543827843## 上海 -1.22304555 -1.24358878 -1.1769433 -0.598687930## 江苏 1.32304764 -0.14014613 0.5106958 2.558246143## 浙江 -0.25945707 0.37842297 -0.4799669 1.088655075## 安徽 0.32193142 1.20245730 0.3549653 0.277626262## 福建 -0.22816878 1.77681021 -0.5790521 1.668371030## 江西 -0.46544975 1.43990544 -0.1820088 0.139953438## 山东 2.22835882 -0.05133246 2.0610374 2.643122498## 河南 2.22683767 0.36264203 2.0166955 -0.521101240## 湖北 0.88705181 -0.13647615 0.6684891 0.925656025## 湖南 1.03609706 1.81987138 0.8945726 -0.002409428## 广东 0.65132842 1.36442604 0.3760463 1.697020485## 广西 0.19109441 1.64358969 0.2862654 0.136415807## 海南 -0.95958625 0.32594217 -0.9698633 -0.119446069## 重庆 -0.61246376 -0.82851329 -0.6191076 -0.632081027## 四川 1.13921636 0.49292656 2.0375425 -0.313747797## 贵州 -0.59146827 -0.69749477 -0.6664339 -0.677051827## 云南 -0.10569354 1.40222691 0.0524867 -0.583545796## 西藏 -1.33060989 -1.32909946 -1.1967954 -0.752065694## 陕西 0.01099770 -0.64550329 -0.4072439 -0.713500151## 甘肃 -0.48272891 -1.11489458 -0.9441448 -0.747831257## 青海 -1.27264229 -1.30451055 -1.0825979 -0.751154486## 宁夏 -1.16021392 -1.24089745 -1.1284759 -0.716850181## 新疆 0.14646191 -0.83389594 -0.5730687 -0.711758136## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值农村居民家庭经营耕地面积## 北京 -0.521919855 -0.69519658 ## 天津 -0.036498322 -0.33578982 ## 河北 0.004069841 -0.23262677 ## 山西 -0.824825602 -0.02962851 ## 内蒙 1.179852466 2.59936535## 辽宁 0.730243656 0.39633505## 吉林 0.724094855 1.89053536## 黑龙江 1.396721068 3.65096289## 上海 -1.404513394 -0.77506475 ## 江苏 -0.340308064 -0.44560856 ## 浙江 0.499884752 -0.68188522 ## 安徽 -0.279565363 -0.23262677 ## 福建 -0.618739413 -0.61865625 ## 江西 -0.805278639 -0.33911766 ## 山东 0.133404538 -0.31582278 ## 河南 -0.500048919 -0.32247846 ## 湖北 -0.721961668 -0.29252790 ## 湖南 -0.917381131 -0.45559208 ## 广东 -0.957062704 -0.68521306 ## 广西 -0.615649655 -0.40567447 ## 海南 -0.663204069 -0.58537785 ## 重庆 -0.570175555 -0.43229719 ## 四川 -0.420353046 -0.48221480 ## 贵州 -0.604823220 -0.46890344 ## 云南 0.118332502 -0.32913414 ## 西藏 3.590383141 -0.23262677 ## 陕西 -0.572497480 -0.35575687 ## 甘肃 0.165991341 0.04358397## 青海 0.415065901 -0.25259382 ## 宁夏 0.655330865 0.36638449## 新疆 1.761431173 1.05524743 ## attr(,"scaled:center")## 农业总产值林业总产值## 1514.206129 111.20612 9## 牧业总产值渔业总产值## 877.092581 280.83903 2## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值农村居民家庭经营耕地面积## 17865.076774 2.58903 2## attr(,"scaled:scale")## 农业总产值林业总产值## 1097.854553 81.74416 7## 牧业总产值渔业总产值## 683.552567 373.13101 0## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值农村居民家庭经营耕地面积## 9767.757883 3.00495 2cor(x)### 农业总产值林业总产值牧业总产值## 农业总产值 1.00000000 0.4304367 0.9148545 ## 林业总产值 0.43043666 1.0000000 0.4593615 ## 牧业总产值 0.91485445 0.4593615 1.0000000 ## 渔业总产值 0.51598365 0.4351225 0.4103977 ## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 -0.16652881 -0.3495913 -0.1017802## 农村居民家庭经营耕地面积 0.04040478 -0.0961515 0.1426829## 渔业总产值## 农业总产值 0.5159836## 林业总产值 0.4351225## 牧业总产值 0.4103977## 渔业总产值 1.0000000## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 -0.2131248## 农村居民家庭经营耕地面积 -0.2669966## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值## 农业总产值 -0.1665288 ## 林业总产值 -0.3495913 ## 牧业总产值 -0.1017802 ## 渔业总产值 -0.2131248 ## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 1.0000000 ## 农村居民家庭经营耕地面积 0.5316341 ## 农村居民家庭经营耕地面积## 农业总产值 0.04040478## 林业总产值 -0.09615150## 牧业总产值 0.14268286## 渔业总产值 -0.26699659## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 0.53163410## 农村居民家庭经营耕地面积 1.00000000FA=factanal(x,3,scores="regression")FA#### Call:## factanal(x = x, factors = 3, scores = "regression")#### Uniquenesses:## 农业总产值林业总产值## 0.134 0.64 9## 牧业总产值渔业总产值## 0.005 0.00 5## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值农村居民家庭经营耕地面积## 0.005 0.61 0#### Loadings:## Factor1 Factor2 Factor3## 农业总产值 0.902 0.231## 林业总产值 0.460 -0.274 0.253## 牧业总产值 0.989 0.100## 渔业总产值 0.335 -0.172 0.924## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 -0.185 0.980## 农村居民家庭经营耕地面积 0.120 0.569 -0.227#### Factor1 Factor2 Factor3## SS loadings 2.164 1.396 1.032## Proportion Var 0.361 0.233 0.172## Cumulative Var 0.361 0.593 0.765#### The degrees of freedom for the model is 0 and the fit was 0.0338A=FA$loadings#D=diag(FA$uniquenesses)#cancha=cor(x)-A%*%t(A)-Dsum(cancha^2)## [1] 0.01188033FA$scores## Factor1 Factor2 Factor3## 北京 -0.9595745 -0.700059511 -0.55760316## 天津 -1.0947804 -0.236528598 -0.28377148## 河北 1.3398849 0.269241913 -0.72734450## 山西 -0.6949304 -0.952525400 -0.71168863## 内蒙 0.3022926 1.274620864 -0.61477840## 辽宁 0.9086974 0.898645857 0.80686141## 吉林 0.3617131 0.823049845 -0.69568729## 黑龙江 0.6377695 1.558056539 -0.53064438## 上海 -1.0020542 -1.600313046 -0.58279912## 江苏 0.2978404 -0.338175607 2.58332275## 浙江 -0.6586307 0.351125849 1.47562686## 安徽 0.3633716 -0.220261996 0.12915299## 福建 -0.7017677 -0.799773443 1.90201088## 江西 -0.1252221 -0.843258690 0.03964935## 山东 1.8098550 0.433178408 2.27098864## 河南 2.1841524 -0.072629248 -1.35570609## 湖北 0.6625677 -0.618906179 0.64211420## 湖南 1.0200226 -0.733225411 -0.50075826## 广东 0.3057090 -0.945233885 1.54225085## 广西 0.3420343 -0.562216144 -0.07785160## 海南 -0.9131785 -0.847172077 0.04381513## 重庆 -0.5087268 -0.661768675 -0.62025496## 四川 2.1397385 -0.003827953 -1.11031362## 贵州 -0.5463126 -0.703696201 -0.66210885## 云南 0.1044516 0.146947680 -0.63418799## 西藏 -1.5214222 3.342858193 0.36144124## 陕西 -0.2687306 -0.616728372 -0.78286620## 甘肃 -0.8904189 0.010720625 -0.48059064## 青海 -1.0791206 0.225711752 -0.37974261## 宁夏 -1.1481591 0.456190239 -0.27546552## 新疆 -0.6670714 1.665952673 -0.21307102FA=factanal(x,3,scores="regression")#FA#### Call:## factanal(x = x, factors = 3, scores = "regression")#### Uniquenesses:## 农业总产值林业总产值## 0.134 0.64 9## 牧业总产值渔业总产值## 0.005 0.00 5## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值农村居民家庭经营耕地面积## 0.005 0.61 0#### Loadings:## Factor1 Factor2 Factor3## 农业总产值 0.902 0.231## 林业总产值 0.460 -0.274 0.253## 牧业总产值 0.989 0.100## 渔业总产值 0.335 -0.172 0.924## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 -0.185 0.980## 农村居民家庭经营耕地面积 0.120 0.569 -0.227#### Factor1 Factor2 Factor3## SS loadings 2.164 1.396 1.032## Proportion Var 0.361 0.233 0.172## Cumulative Var 0.361 0.593 0.765#### The degrees of freedom for the model is 0 and the fit was 0.0338 biplot(FA$scores,FA$loadings)######################################################################## ########## 主成分分析####################################################################### # mydata<-read.csv("cosume.csv",header=TRUE)x=aPCA=princomp(x)# 分分析summary(PCA)## Importance of components:## Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4## Standard deviation 9611.2440729 1.248877e+03 3.201426e+02 2.211289e+02## Proportion of Variance 0.9817713 1.657641e-02 1.089277e-03 5.1968 75e-04## Cumulative Proportion 0.9817713 9.983477e-01 9.994370e-01 9.9995 67e-01## Comp.5 Comp.6## Standard deviation 6.377898e+01 2.299907e+00## Proportion of Variance 4.323210e-05 5.621753e-08## Cumulative Proportion 9.999999e-01 1.000000e+00plot(PCA)screeplot(PCA,type="lines")# ⻄⭞ഴPCA$loadings##### Loadings:## Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Comp. 5## 农业总产值 0.847 0.529 ## 林业总产值 -0.994 ## 牧业总产值 0.510 0.340 -0.786 ## 渔业总产值 0.147 -0.939 -0.304 ## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 1.000 ## 农村居民家庭经营耕地面积## Comp.6## 农业总产值## 林业总产值## 牧业总产值## 渔业总产值## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值## 农村居民家庭经营耕地面积 1.000#### Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Comp.5 Comp.6## SS loadings 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000## Proportion Var 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167## Cumulative Var 0.167 0.333 0.500 0.667 0.833 1.000diag(1/sqrt(diag(cor(x))))%*%eigen(cor(x))$vectors%*%diag(sqrt(eigen(co r(x))$values))# ⭞⭞䠅фѱᡆ分的⭞ީ⭞䱫## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]## [1,] 0.8748914 0.33002393 -0.05962134 -0.2919961 0.03333473## [2,] 0.7199843 -0.09695761 0.39747812 0.5280225 0.18691501## [3,] 0.8358325 0.42778470 0.06215717 -0.2657004 0.10009450## [4,] 0.7239860 -0.13749802 -0.54651176 0.3113087 -0.24595467## [5,] -0.4283184 0.72257821 -0.37626680 0.2240839 0.32017966## [6,] -0.1942551 0.86197649 0.26492953 0.1648656 -0.34904716## [,6]## [1,] 0.189001599## [2,] 0.022088666## [3,] -0.184133750## [4,] -0.029268951## [5,] 0.010900009## [6,] 0.007698218print(-loadings(PCA),cutoff=0.001)#### Loadings:## Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Comp. 5## 农业总产值 0.019 -0.847 0.041 -0.529 0.027 ## 林业总产值 0.003 -0.026 0.036 0.096 0.994 ## 牧业总产值 0.007 -0.510 -0.340 0.786 -0.077 ## 渔业总产值 0.008 -0.147 0.939 0.304 -0.068 ## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值 -1.000 -0.021 0.006 -0.002 0.002 ## 农村居民家庭经营耕地面积 -0.003 0.003 ## Comp.6## 农业总产值## 林业总产值 0.003## 牧业总产值 0.001## 渔业总产值 -0.002## 农村居民家庭拥有生产性固定资产原值## 农村居民家庭经营耕地面积 -1.000#### Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Comp.5 Comp.6## SS loadings 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000## Proportion Var 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167## Cumulative Var 0.167 0.333 0.500 0.667 0.833 1.000####################################################################### ##### 条形图####################################################################### country<-mydata$地区percent<-mydata$农业总产值d<-data.frame(country,percent)# png("d:\\test2.png",width=2048,height=2048)f<-function(name,value) {xsize=200plot(0, 0,xlab="",ylab="",axes=FALSE,xlim=c(-xsize,xsize),ylim=c(-xsize,xsize))for(i in 1:length(name)){info =name[i]percent =value[i]k =(1:(360*percent/100)*10)/10r=xsize*(length(name)-i+1)/length(name)#print(r)x=r*sin(k/180*pi)y=r*cos(k/180*pi)text(-18,r,info,pos=2,cex=0.7)text(-9,r,paste(percent,"%"),cex=0.7)lines(x,y,col="red")}}f(country,percent)####################################################################### ###### 柱状图####################################################################### library(RColorBrewer)pv<-percentid<-countrycol<-c(brewer.pal(9, "YlOrRd")[1:9],brewer.pal(9, "Blues")[1:9]) barplot(pv,col=col,horiz =TRUE,xlim=c(-8000.00,5000))title(main=list("农业总产值",cex=2),sub="",ylab="地区")text(y=seq(from=0.7,length.out=31,by=1.2),x=-450.00,labels=id)legend("topleft",legend=rev(id),pch=10,col=rev(col),ncol=2)。
R语言中不同类型的聚类方法比较
R语言中不同类型的聚类方法比较原文链接：聚类方法用于识别从营销，生物医学和地理空间等领域收集的多变量数据集中的相似对象。
它们是不同类型的聚类方法，包括：•划分方法•分层聚类•模糊聚类•基于密度的聚类•基于模型的聚类数据准备•演示数据集：名为USArrest的内置R数据集•删除丢失的数据•缩放变量以使它们具有可比性# Load and prepare the data my_data <- USArrests %>% na.omit()%>%# Remove missing values (NA) scale()# Scale variables# View the firt 3 rows head(my_data, n =3)## Murder Assault UrbanPop Rape ## Alabama 1.2426 0.783 -0.521 -0.00342 ## Alaska 0.5079 1.107 -1.212 2.48420 ## Arizona 0.0716 1.479 0.999 1.04288距离•get_dist()：用于计算数据矩阵的行之间的距离矩阵。
与标准dist()功能相比，它支持基于相关的距离测量，包括“皮尔逊”，“肯德尔”和“斯皮尔曼”方法。
•fviz_dist()：用于可视化距离矩阵res.dist <- get_dist(U gradient = list(low ="#00AFBB", mid ="white", high ="#FC4E07"))划分聚类、算法是将数据集细分为一组k个组的聚类技术，其中k是分析人员预先指定的组的数量。
k-means聚类的替代方案是K-medoids聚类或PAM （Partitioning Around Medoids，Kaufman和Rousseeuw，1990），与k-means相比，它对异常值不太敏感。
动态K-均值聚类算法在RBF神经网络中心选取中的应用
确定隐含层各节点的变换 函数的 中心Ｃ和半径 Ｐ ；二是 ｊ ｊ
采用误差校正学习算法 ，调节输 出层的权ｗ 。其 目的就
内 ，从而不能分配到该类别 中去。此时 ，应该 以ｘ‘ 为
中心，分配—个新的聚类中心 ，算法流程图如图２ 所示。
８ ４
信 息 系统 工程 Ｉ２ １．．０ ０ １６ ２
等于其与属于该类 的训练样本之间的平均距离 ，即：
ｐ ＝１∑（ 一 ， （‘ Ｃ） ， ‘ Ｃ） 一
１ ｘ… Ｅ
（） ５
［ Ｋｏ Ｇｏ ｉｓＭ ｉ ｎ ａＲ． ｕａ ＮｅｗｏｋＬ ａ ｉｇＴ ｅｒ ４ ｙＡ， ｖｌ ， ｒ ｄ Ａ Ｎｅ ｒ ｔ ｒ ｅｒ ｎ ｈ ｏｙ ］ ａ ｌ ｎ ａ ｄ ａ ｏｙ ｏ ａ Ｔｉ ｎ Ｐ ｌｎ ｍｉｌ ｍｅＲＢＦＡｌｏ ｉ ｍ［ ． Ｅ ａ ｓＯｌＮｅ ｒｌ ｇ ｒ ｈ Ｊ Ｉ Ｅ Ｔｒｎ ．ｉ ｔ 】Ｅ ｕａ
ｉ１ ＝
（） ３
其 中Ｍ是输 入 向量 的 维数 。
设输入 向量Ｘ （ Ｐ）和所有 已分配 的模式类别之间 的距 离 已知 ，且 和该输入矢 量最 近 的中心为ｃ ，应 有 ｋ ｄ＝ｌｘ － ｋｌ ｌ 一 ｊ ，ｊ ｌ ｏ ｌ Ｃ ＜ｌ ｌ ｘ Ｃ Ｉ ＝ ，… ，Ｔ Ｊ ｋ ｌ ， ≠ 其 中Ｔ 是已分配类别 的数 目。 在确定 了与输人矢量最 近的 中心后 ，ｋ 已经确定 就 了 ，从 而ｄ 也就确定 了。先把它和距离 门限值 ｐ ０ 进行 比 较 ，会有如下两种情况 ： （） 。 １当ｄ＜Ｐ时 ，输入矢 量Ｘ Ｉ’ 允许 的误差 范 围 在 ｐ 内 ，该 输入矢量属 于第ｋ 个类别 。也就 是说 ，如果用Ｓ 表示第Ｋ 中心所对应 的全部输入矢量的集合 ，则ｘ【 个 ｐ
《数据挖掘实验》---K-means聚类及决策树算法实现预测分析实验报告
实验设计过程及分析：1、通过通信企业数据（USER_INFO_M.csv），使用K-means算法实现运营商客户价值分析，并制定相应的营销策略。
（预处理，构建5个特征后确定K 值，构建模型并评价）代码：setwd("D:\\Mi\\数据挖掘\\")datafile<-read.csv("USER_INFO_M.csv")zscoredFile<- na.omit(datafile)set.seed(123) # 设置随机种子result <- kmeans(zscoredFile[,c(9,10,14,19,20)], 4) # 建立模型，找聚类中心为4round(result$centers, 3) # 查看聚类中心table(result$cluster) # 统计不同类别样本的数目# 画出分析雷达图par(cex=0.8)library(fmsb)max <- apply(result$centers, 2, max)min <- apply(result$centers, 2, min)df <- data.frame(rbind(max, min, result$centers))radarchart(df = df, seg =5, plty = c(1:4), vlcex = 1, plwd = 2)# 给雷达图加图例L <- 1for(i in 1:4){legend(1.3, L, legend = paste("VIP_LVL", i), lty = i, lwd = 3, col = i, bty = "n")L <- L - 0.2}运行结果：2、根据企业在2016.01-2016.03客户的短信、流量、通话、消费的使用情况及客户基本信息的数据，构建决策树模型，实现对流失客户的预测，F1值。
基于RFM模型对客户价值分析研究
基于 RFM模型对客户价值分析研究摘要：为了给客户提供差异化服务和有针对性的营销，电商们会把客户分成不同的群体。
ＲRFM模型是对客户价值评估所应用的模型中最广泛的一种。
首先介绍了RMF模型和k-means聚类的相关概念，然后通过一些算法计算出RFM各项指标，运用k-means聚类算法实现按客户价值分类，最后对每个客户群进行特征分析，分析其价值。
关键词：RFM模型；聚类分析；k-means算法；客户分类1引言随着网络信息技术迅速发展，跟我们日常生活息息相关的各种数据都在不断增长，这些数据中隐藏着巨大商机，仅靠人工处理这些数据已经远远不够，所以需要通过计算机来进行数据的分析和处理。
随着人工智能、大数据以及5G时代的到来，对数据的处理方面带来了便利。
通过对数据进行有效的分析，找到对管理者判断、决策有价值的分析结果，决定着是否在发展中占得先机。
尤其在竞争日益激烈的电商中，面向客户需要制定运个性化营销策略，实现精准化运营，以期获取最大的转化率。
精准化运营的前提是客户关系管理，而客户关系管理的核心是客户分类。
孙瑛等人基于RFM模型以及聚类分析方法，提供了一种以忠诚度为基础对客户进行划分的方法[1]。
RFM模型在客户分类中是一个经典的分类模型，是衡量客户价值和客户潜在价值的重要工具和手段。
主要由R（最近消费时间间隔Recency）、F（消费频率Frequency）和M（消费金额Monetary）3个指标构成[2]。
R表示最近消费时间间隔，主要判断客户对店铺的记忆强度。
R越大表示客户越久没有进行交易，有流失的可能性；R越小表示客户越近进行交易。
F表示一段时间内的客户消费次数，主要判断客户品牌的忠诚度、对店铺的熟悉度、购买习惯等。
F越大表示客户交易越频繁，对店铺商品的认同度越高。
F越小表示客户不够活跃。
M表示客户每次的消费金额。
根据帕累托规则，一个公司的80%的收入都是由20%的客户贡献的，所以每次消费金额较大的客户是较为优质的客户。
【R】R语言常用包汇总
【R】R语⾔常⽤包汇总⼀、⼀些函数包⼤汇总时间上有点过期，下⾯的资料供⼤家参考基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能，然⽽CRNA的许多其它包提供了更深⼊的多元统计⽅法，下⾯要综述的包主要分为以下⼏个部分：1）多元数据可视化（Visualising multivariate data）绘图⽅法 基本画图函数（如：pairs()、coplot()）和 lattice包⾥的画图函数（xyplot()、splom()）可以画成对列表的⼆维散点图，3维密度图。
car 包⾥的scatterplot.matrix()函数提供更强⼤的⼆维散点图的画法。
cwhmisc包集合⾥的cwhplot包的pltSplomT()函数类似pair()画散点图矩阵，⽽且可以在对⾓位置画柱状图或密度估计图。
除此之外，scatterplot3d包可画3维的散点图，aplpack包⾥bagplot()可画⼆变量的boxplot，spin3R()可画可旋转的三维点图。
misc3d包有可视化密度的函数。
YaleToolkit包提供许多多元数据可视化技术，agsemisc也是这样。
更特殊的多元图包括：aplpack包⾥的faces()可画Chernoff’s face；MASS包⾥的parcoord()可画平⾏坐标图（矩阵的每⼀⾏画⼀条线，横轴表⽰矩阵的每列）； graphics包⾥的stars()可画多元数据的星状图（矩阵的每⼀⾏⽤⼀个星状图表⽰）。
ade4包⾥的mstree()和vegan包⾥的spantree()可画最⼩⽣成树。
calibrate包⽀持双变量图和散点图，chplot包可画convex hull图。
geometry包提供了和qhull库的接⼝，由convexhulln()可给出相应点的索引。
ellipse包可画椭圆，也可以⽤plotcorr()可视化相关矩阵。
denpro包为多元可视化提供⽔平集树形结构（level set trees）。
用R语言实现对不平衡数据的四种处理方法
用R语言实现对不平衡数据的四种处理方法在对不平衡的分类数据集进行建模时，机器学习算法可能并不稳定，其预测结果甚至可能是有偏的，而预测精度此时也变得带有误导性。
那么，这种结果是为何发生的呢？到底是什么因素影响了这些算法的表现？在不平衡的数据中，任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测。
因此，机器学习算法常常被要求应用在平衡数据集上。
那我们该如何处理不平衡数据集？本文会介绍一些相关方法，它们并不复杂只是技巧性比较强。
本文会介绍处理非平衡分类数据集的一些要点，并主要集中于非平衡二分类问题的处理。
一如既往，我会尽量精简地叙述，在文末我会演示如何用R中的ROSE包来解决实际问题。
什么是不平衡分类不平衡分类是一种有监督学习，但它处理的对象中有一个类所占的比例远远大于其余类。
比起多分类，这一问题在二分类中更为常见。
（注：下文中占比较大的类称为大类，占比较小的类称为小类）不平衡一词指代数据中响应变量（被解释变量）的分布不均衡，如果一个数据集的响应变量在不同类上的分布差别较大我们就认为它不平衡。
举个例子，假设我们有一个观测数为100000的数据集，它包含了哈佛大学申请人的信息。
众所周知，哈佛大学以极低的录取比例而闻名，那么这个数据集的响应变量（即：该申请人是否被录取，是为1，否为0）就很不平衡，大致98%的观测响应变量为0，只有2%的幸运儿被录取。
在现实生活中，这类例子更是不胜枚举，我在下面列举了一些实例，请注意他们的不平衡度是不一样的。
1.一个自动产品质量检测机每天会检测工厂生产的产品，你会发现次品率是远远低于合格率的。
2.某地区进行了居民癌症普查，结果患有癌症的居民人数也是远远少于健康人群。
3.在信用卡欺诈数据中，违规交易数比合规交易少不少。
4.一个遵循6δ原则的生产车间每生产100万个产品才会产出10个次品。
生活中的例子还有太多，现在你可以发现获取这些非平衡数据的可能性有多大，所以掌握这些数据集的处理方法也是每个数据分析师的必修课。
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Partitioning Clustering: Function kmeans() from package stats provides several algorithms for computing partitions with respect to Euclidean distance. Function pam() from package cluster implements partitioning around medoids and can work with arbitrary distances. Function clara() is a wrapper to pam() for larger data sets. Silhouette plots and spanning ellipses can be used for visualization. Package apcluster implements Frey's and Dueck's Affinity Propagation clustering. The algorithms in the package are analogous to the Matlab code published by Frey and Dueck. Package clusterSim allows to search for the optimal clustering procedure for a given dataset. Package evclust implements various clustering algorithms that produce a credal partition, i.e., a set of DempsterShafer mass functions representing the membership of objects to clusters. Package flexclust provides k-centroid cluster algorithms for arbitrary distance measures, hard competitive learning, neural gas and QT clustering. Neighborhood graphs and image plots of partitions are available for visualization. Some of this functionality is also provided by package cclust. Package kernlab provides a weighted kernel version of the k-means algorithm by kkmeans and spectral clustering by specc. Package kml provides k-means clustering specifically for longitudinal (joint) data. Package skmeans allows spherical k-Means Clustering, i.e. k-means clustering with cosine similarity. It features several methods, including a genetic and a simple fixed-point algorithm and an interface to the CLUTO vcluster program for clustering high-dimensional datasets. Package trimcluster provides trimmed k-means clustering. Package tclust also allows for trimmed k-means clustering. In addition using this package other covariance structures can also be specified for the clusters.
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Hierarchical Clustering: Functions hclust() from package stats and agnes() from cluster are the primary functions for agglomerative hierarchical clustering, function diana() can be used for divisive hierarchical clustering. Faster alternatives to hclust() are provided by the packages fastcluster and flashClust. Function dendrogram() from stats and associated methods can be used for improved visualization for cluster dendrograms. The dendextend package provides functions for easy visualization (coloring labels and branches, etc.), manipulation (rotating, pruning, etc.) and comparison of dendrograms (tangelgrams with heuristics for optimal branch rotations, and tree correlation measures with bootstrap and permutation tests for significance). Package dynamicTreeCut contains methods for detection of clusters in hierarchical clustering dendrograms. Package genie implements a fast hierarchical clustering algorithm with a linkage criterion which is a variant of the single linkage method combining it with the Gini inequality measure to robustify the linkage method while retaining computational efficiency to allow for the use of larger data sets. hybridHclust implements hybrid hierarchical clustering via mutual clusters. Package isopam uses an algorithm which is based on the classification of ordination scores from isometric feature mapping. The classification is performed either as a hierarchical, divisive method or as non-hierarchical partitioning. The package protoclust implements a form of hierarchical clustering that associates a prototypical element with each interior node of the dendrogram. Using the package's plot() function, one can produce dendrograms that are prototype-labeled and are therefore easier to interpret. pvclust is a package for assessing the uncertainty in hierarchical cluster analysis. It provides approximately unbiased p-values as well as bootstrap p-values. Package sparcl provides clustering for a set of n observations when p variables are available, where p >> n . It adaptively chooses a set of variables to use in clustering the observations. Sparse K-means clustering and sparse hierarchical clustering are implemented.
聚类算法在R中的实现
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CRAN Task View: Cluster Analysis & Finite Mixture Models Maintainer: Friedrich Leisch and Bettina Gruen Contact: Bettina.Gruen at jku.at Version: 2016-05-29 This CRAN Task View contains a list of packages that can be used for finding groups in data and modeling unobserved cross-sectional heterogeneity. Many packages provide functionality for more than one of the topics listed below, the section headings are mainly meant as quick starting points rather than an ultimate categorization. Except for packages stats and cluster (which ship with base R and hence are part of every R installation), each package is listed only once.