聚类分析简单介绍(附R对应函数介绍)
r语言 聚类kmeans 算法
R语言是一种非常流行的统计计算和数据分析工具，而kmeans算法则是一种经典的聚类算法。
结合R语言和kmeans算法，可以对数据集进行聚类分析，将数据集中的样本划分为若干个簇，使得同一簇内的样本之间的相似度较高，而不同簇的样本之间的相似度较低。
本文将介绍R语言中使用kmeans算法进行数据聚类分析的方法和步骤。
1. 数据准备在使用kmeans算法进行数据聚类分析前，首先需要准备好要分析的数据集。
这个数据集可以是一份包含各种属性的表格数据，也可以是一组多维向量。
在R语言中，可以使用read.csv()函数来读取CSV格式的数据文件，也可以使用c()函数来创建向量。
数据集准备好之后，可以使用str()函数来查看数据集的结构和属性。
2. 数据预处理在进行数据聚类分析之前，通常需要对数据进行预处理，以便消除噪声和异常值的干扰。
常见的数据预处理操作包括标准化、归一化、缺失值处理等。
在R语言中，可以使用scale()函数对数据进行标准化处理，使用na.omit()函数对缺失值进行处理。
3. 聚类分析在数据预处理完成之后，就可以使用kmeans算法对数据集进行聚类分析了。
在R语言中，可以使用kmeans()函数来进行聚类分析。
kmeans()函数的参数包括要进行聚类分析的数据集和要分成的簇的个数。
调用kmeans()函数后，会得到一个KMeans对象，其中包含了聚类结果和簇中心等信息。
4. 结果可视化得到聚类结果之后，通常需要对结果进行可视化展示。
在R语言中，可以使用plot()函数对聚类结果进行可视化展示。
通过绘制散点图或者密度图，可以直观地展现出不同簇的分布情况，从而对数据集的聚类结果有一个直观的认识。
5. 评估聚类结果对聚类结果进行评估也是很重要的。
在R语言中，可以使用cluster.stats()或者cluster.stats()等函数对聚类结果进行评估。
这些函数会输出一些聚类结果的指标，比如轮廓系数、DB指数等，从而可以对聚类结果的好坏进行评估和比较。
【R语言】聚类分析
例子: 集群和离群值 Clusters & Outliers
xx xx xx x xx x
x xx xx
x x
xx x xx x xx
x xx x
x
x Outlier
xx xx x x
xx x x
Cluster 6
常用聚类分析方法列表
类别
划分（分裂）方 法
包含的主要算法
K-Means算法（K-平均）、K-MEDOIDS算法（K-中心 点）、CLARANS算法（基于选择的算法）
• 定序数据：表示对事物进行分类的数据，这些类型之间是 有顺序的。 例：学习成绩优、良、中、差四等级
• 定类数据：表示对事物进行分类的数据，但这些类型之间 是无顺序的，相互之间是平行的。 例：人类可以根据皮肤颜色分为黑种人、白种人、黄种人
• 计数数据：表示某种状态或者性质出现的次数。 • 混合型数据：一个数据库可能包含了上述多种类型的数据
症状
B
C
0
1
0
1
1
0
DE
0
0
0
1
0
0
二元变量间的距离计算示例
乙 1 0 sum 甲
1
2 02
0
1 23
sum 3 2 5
丙 1 0 sum 甲
1
1 12
0
1 23
sum 2 3 5
丙 1 0 sum 乙
1
1 23
0
1 12
sum 2 3 5
简单匹配系数 : d甲乙 d甲丙 d乙丙
若认为出现症状比不出现症状的情况 更重要,则可用雅克比系数计算
聚类分析_精品文档
1聚类分析内涵1.1聚类分析定义聚类分析（Cluste.Analysis）是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术.也叫分类分析(classificatio.analysis)或数值分类(numerica.taxonomy), 它是研究（样品或指标）分类问题的一种多元统计方法, 所谓类, 通俗地说, 就是指相似元素的集合。
聚类分析有关变量类型:定类变量,定量(离散和连续)变量聚类分析的原则是同一类中的个体有较大的相似性, 不同类中的个体差异很大。
1.2聚类分析分类聚类分析的功能是建立一种分类方法, 它将一批样品或变量, 按照它们在性质上的亲疏、相似程度进行分类.聚类分析的内容十分丰富, 按其聚类的方法可分为以下几种:(1)系统聚类法: 开始每个对象自成一类, 然后每次将最相似的两类合并, 合并后重新计算新类与其他类的距离或相近性测度. 这一过程一直继续直到所有对象归为一类为止. 并类的过程可用一张谱系聚类图描述.(2)调优法(动态聚类法): 首先对n个对象初步分类, 然后根据分类的损失函数尽可能小的原则对其进行调整, 直到分类合理为止.(3)最优分割法(有序样品聚类法): 开始将所有样品看成一类, 然后根据某种最优准则将它们分割为二类、三类, 一直分割到所需的K类为止. 这种方法适用于有序样品的分类问题, 也称为有序样品的聚类法.(4)模糊聚类法: 利用模糊集理论来处理分类问题, 它对经济领域中具有模糊特征的两态数据或多态数据具有明显的分类效果.(5)图论聚类法: 利用图论中最小支撑树的概念来处理分类问题, 创造了独具风格的方法.(6)聚类预报法：利用聚类方法处理预报问题, 在多元统计分析中, 可用来作预报的方法很多, 如回归分析和判别分析. 但对一些异常数据, 如气象中的灾害性天气的预报, 使用回归分析或判别分析处理的效果都不好, 而聚类预报弥补了这一不足, 这是一个值得重视的方法。
R语言-聚类分析课件
• 在不必要的情况下应该小心使用层次聚类方法。
9
1.距离的定义
表示距样离本的x定i与义x有j 很之多间，的但距是离必，须则遵一循般一要定求的它规满则足。如假下设条d件ij:
（（12））ddiijj
对一切i,j都大于等于0 等于0当且仅当i=j
③
6
26
4.重复步骤2、3，合并距离最近的两类为新类，直到所有的 类并为一类为止。
d12 3.6 为最小， ⑦= 1,2
d73 mind13, d23 9.43 d76 mind16 , d26 14.87
⑥
⑦
③ 6 9 .43
⑥
14.87
5、d36 6 为最小，⑧= 3,6 d87 mind37 , d67 9.43
x1
S11
x12 x2
x1 p
xp
S22
S pp
x22 x2
x2 p
xp
S22
S pp
xn1
x1
S11
xn2 x2 S22
xnp
xp
S pp
16
(3)马氏距离
马氏距离是由印度著名统计学家马哈拉诺比斯(MAHALANOBIS)所定义的 一种距离，其计算公式为:
1
dij
27
6.按聚类的过程画聚类谱系图
并
类
⑨
距
离
⑧
⑦ ⑥
d4,5 2 d1,2 3.6 d3,6 6 d7,8 9.43
45 3 1 2
7、决定类的个数与类。 观察此图, 我们可以把5个样品分为3类,
1,2、3 、4,258 。
r语言系统聚类代码
r语言系统聚类代码一、简介R语言是一种用于统计分析和数据可视化的编程语言，因其强大的数据处理能力和丰富的可视化工具而备受欢迎。
在R语言中，聚类分析是一种常用的数据分析方法，它可以将相似的数据点分组或聚类在一起，从而帮助我们发现数据中隐藏的模式和结构。
二、聚类分析简介聚类分析是一种无监督学习方法，它不需要事先知道数据点所属的类别。
在聚类分析中，我们需要选择一个合适的距离度量方法和聚类算法来对数据进行聚类。
常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等；常用的聚类算法包括层次聚类、k均值聚类等。
三、层次聚类简介层次聚类是一种基于树形结构的聚类算法，它将所有数据点看作一个独立的簇，然后逐步合并相似度最高的簇，直到所有簇都被合并成一个大簇。
在层次聚类中，我们可以选择自下而上（自底向上）或自上而下（自顶向下）两种合并方式。
四、代码实现在R语言中，我们可以使用hclust()函数来进行层次聚类分析。
以下是一个简单的示例代码：```# 生成随机数据set.seed(123)x <- matrix(rnorm(50), ncol=5)# 计算距离矩阵d <- dist(x)# 进行层次聚类分析（自上而下）hc <- hclust(d, method="complete")# 绘制树形图plot(hc)```在上面的代码中，我们首先生成了一个随机数据矩阵x，然后使用dist()函数计算了数据点之间的距离矩阵d。
接着，我们使用hclust()函数进行层次聚类分析，并选择了“complete”作为合并方式。
最后，我们使用plot()函数绘制了树形图。
五、参数说明hclust()函数有多个可选参数，以下是一些常用的参数说明：- d：距离矩阵。
- method：合并方式，常用的包括“single”、“complete”、“average”等。
- members：每个簇中最少数据点数。
R语言--聚类
R语⾔--聚类⼀、定义：将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类⼆、距离：欧⼏⾥得度量（euclidean metric）也称欧⽒距离绝对值距离（manhattan）Lance距离（canberra）定性变量距离（binary）闵可夫斯基距离（minkowski）三、使⽤函数dist()求点之间的距离,可以设置不同的⽅法，这⾥设置的是欧式距离，其操作对象是数据框，结果是得到⼀个距离矩阵四、聚类1.使⽤的⽅法：最短距离法-------single最长距离法-------complete中间距离法-------median类平均法---------average重⼼法-----------centroid离差平⽅和法-------wardMcquitty相似法--------maquitty2.对数据对聚类之前⼀般要对数据进⾏处理，这⾥说的处理是对数据做中⼼化、标准化变换，使⽤函数scale()数据的中⼼化和标准化：数据中⼼化：是指数据集中的各项数据减去数据集的均值数据标准化：是指在中⼼化之后在除以数据集的标准差，即数据集中的各项数据减去数据集的均值再除以数据集的标准差mean()是求平均值，sd()是求标准差在R中实现数据标准化和中⼼化可以使⽤函数scale(),第⼀个参数是操作的对象，第⼆个参数是进⾏中⼼化，当为TRUE时，第三个参数是进⾏标准化，当为TRUE时3.进⾏聚类操作使⽤的函数时hclust()，第⼀个参数时操作对象，即上述使⽤函数dist()求出的距离矩阵，第⼆个参数时设置使⽤的⽅法，⽐如最短距离法（single）、最长距离法(complete)等，聚类的结果是展⽰出它的谱系图函数plot（）是绘制图形的，针对不同的数据类型绘制不同类型的图，暂时先不介绍步骤：1）给出数据，⼀般这个过程会做数据的中⼼化和标准化转变2）计算出x的距离矩阵3）进⾏聚类结果分析：从谱系图明显可以看到，1和1先聚为⼀类，然后3和4再聚，后来5和3、4聚，最后聚⼀起问题：聚类可以聚多少类？⼀般是使⽤rect.hculse()函数进⾏⼈为指定，所说的⼈为指定，是⼤概⾁眼能判断出聚为⼏类，这⼀点不如其他的软件，这⾥设置k=2，即聚为两类，这⾥的红⾊线是分类线五、聚类的谱系图：使⽤函数as.dendrogram()，可以通过设置参数，从⽽得到不同类型的谱系图第⼀种：第⼆种：第三种：edgePar 绘图参数的列表，⽤于边缘段和标签,dege.root =T/F 逻辑值，如果是真的，就画⼀条边到根节点。
聚类分析简单介绍（附R对应函数介绍）
聚类分析简单介绍（附R对应函数介绍）聚类分析是一种机器学习领域最常用的分类方法，它在在客户分类，文本分类，基因识别，空间数据处理，卫星图片处理，医疗图像自动检测等领域有着广泛应用。
聚类就是将相同，相似的对象划分到同一个组中，聚类分析事前不需要参考任何分类信息，可以通过判断数据表特征的相似性来完成对数据的归类。
在聚类分析中，观测值的类别一般情况下是未知的。
我们希望将观测值聚类为合适的几个分类。
聚类在机器学习中就是无监督学习。
今天来介绍一下下面的五种聚类方法和对于R里面的函数。
•K-均值聚类（K-Means）•K-中心点聚类（K-Medoids）•系谱聚类（HC）•密度分析（DBSCAN）•期望最大化聚类（EM）聚类算法思想K-均值聚类K均值法：又称快速聚类法，有时也称扁平聚类。
将n个对象分成k个簇，簇内高度相似，簇间较低相似。
它并不知道训练集中的观测值的类别，它以观测值之间的距离作为度量观测值相似程度的指标，使用迭代的方法训练模型，它和KNN都具有计算简洁的优点，他们同样受聚类个数和初始分布的影响。
它的思想是以随机选取的K个样本作为簇的起始中心点或簇的平均值，各个簇中心点的距离，将该对象赋给最近的簇，再计算每个簇的平均值，然后不断重复，直至所有样本所属类为中心。
该算法的缺点是易受异常值的干扰。
K-中心点聚类由于K-均值算法易受极值影响，为了改进这一点缺点，就提出来K-中心点算法。
K-均值算法是在当前簇中样本坐标的均值为新的中心点。
K-中心点算法在选择各类别中心点时不选取样本均值点，而是选择簇内的每个对象为中心，使得总的代价减少或最小即可。
它类别内选取到其余样本距离之和最小的样本为中心，这也保证了总的代价最小。
但这也增加了算法的复杂度。
K-中心聚类的鲁棒性更好。
系谱聚类系谱聚类的主要特点是不需要事先设定类别数K，它在每次迭代过程中仅将距离最近的两个样本或簇聚为一类，其过程自然得到k=1至k=n（n为待分类样本总数）个类别的聚类结果。
R语言之高级数据分析「聚类分析」
R语言之高级数据分析「聚类分析」作者简介Introduction姚某某这一节主要总结数据分析中聚类分析的思想。
聚类分析仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据对象分组。
其目标是，组内的对象相互之间是相似的（相关的），而不同组中的对象是不同的（不相关的）。
组内相似性（同质）越大，组间差别越大，说明聚类就越好。
这一解释来自于《数据挖掘导论》，已经是大白话，很好理解了。
举个栗子：把生物按照界（Kingdom）、门（Phylum）、纲（Class）、目（Order）、科（Family）、属（Genus）、种（Species）分类。
0. 聚类分析的一般步骤0.1. 步骤•选择适合的变量，选择可能对识别和理解数据中不同观测值分组有重要影响的变量。
（这一步很重要，高级的聚类方法也不能弥补聚类变量选不好的问题）•缩放数据，一般将数据标准化处理即可，用于避免各种数据由于量纲大小不同所带来的不同•寻找异常点，异常点对聚类分析的结果影响很大，因此要筛选并删除•计算距离，后面再细讲，这个距离用于判别相关关系的大小，进而影响聚类分析的结果•选择聚类算法，层次聚类更适用于小样本，划分聚类更适用于较大数据量。
还有许多其他的优秀算法，根据实际选择合适的。
•得到结果，一是获得一种或多种聚类方法的结果，二是确定最终需要的类数，三是提出子群，得到最终的聚类方案•可视化和解读，用于展示方案的意义•验证结果0.2. 计算距离计算距离，是指运用一种合适的距离计算方式，来计算出不同观测之间的距离，这个距离用于度量观测之间的相似性或相异性。
可选的方式有欧几里得距离、曼哈顿距离、兰氏距离、非对称二元距离、最大距离和闵可夫斯基距离。
最常用的为欧几里得距离。
它计算的是两个观测之间所有变量之差的平方和的开方：通常用于连续型数据的距离度量。
1. 划分聚类分析将观测值分为Ｋ组，并根据给定的规则改组成最优粘性的类，即为划分方法。
通常有两种：K 均值和 K 中心点1.1. K 均值聚类K 均值聚类分析是最常见的划分方法，它使用质心来表示一个类。
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聚类分析简单介绍（附R对应函数介绍）
聚类分析是一种机器学习领域最常用的分类方法，它在在客户分类，文本分类，基因识别，空间数据处理，卫星图片处理，医疗图像自动检测等领域有着广泛应用。
聚类就是将相同，相似的对象划分到同一个组中，聚类分析事前不需要参考任何分类信息，可以通过判断数据表特征的相似性来完成对数据的归类。
在聚类分析中，观测值的类别一般情况下是未知的。
我们希望将观测值聚类为合适的几个分类。
聚类在机器学习中就是无监督学习。
今天来介绍一下下面的五种聚类方法和对于R里面的函数。
K-均值聚类（K-Means）K-中心点聚类（K-Medoids）系谱聚类（HC）密度分析（DBSCAN）期望最大化聚类（EM）聚类算法思想K-均值聚类K均值法：又称快速聚类法，有时也称扁平聚类。
将n 个对象分成k个簇，簇内高度相似，簇间较低相似。
它并不知道训练集中的观测值的类别，它以观测值之间的距离作为度量观测值相似程度的指标，使用迭代的方法训练模型，它和KNN都具有计算简洁的优点，他们同样受聚类个数和初始分布的影响。
它的思想是以随机选取的K个样本作为簇的起始中心点或簇的平均值，各个簇中心点的距离，将该对象赋给最近的簇，再计算每个簇的平均值，然后不断重复，直至所有样本所属类为中心。
该算法的缺点是易受异常值的干
扰。
K-中心点聚类由于K-均值算法易受极值影响，为了改进这一点缺点，就提出来K-中心点算法。
K-均值算法是在当前簇中样本坐标的均值为新的中心点。
K-中心点算法在选择各类别中心点时不选取样本均值点，而是选择簇内的每个对象为中心，使得总的代价减少或最小即可。
它类别内选取到其余样本距离之和最小的样本为中心，这也保证了总的代价最小。
但这也增加了算法的复杂度。
K-中心聚类的鲁棒性更好。
系谱聚类系谱聚类的主要特点是不需要事先设定类别数K，它在每次迭代过程中仅将距离最近的两个样本或簇聚为
一类，其过程自然得到k=1至k=n（n为待分类样本总数）个类别的聚类结果。
密度聚类DBSCAN算法是基于密度的聚类方法中最常用的代表方法之一该算法将分布稠密的样
本划分到同一个簇，并过滤掉那些低密度的区域。
可以在有噪声的数据中形成任意形状的簇，弥补了前几种算法易受异常值干扰的缺点，因此可以发现各种任意形状的聚类簇。
但他也有缺点，就是对定义的半径和密度阈值敏感，稍有不同，结果也会不一样，只能不断调整参数。
期望最大化聚类期
望最大化算法，简称EM算法。
该算法在聚类时，它将数据集看作一个含有隐形变量的概率模型，并实现模型最优化。
通过“反复估计”这也迭代找出最优解，每一次迭代包含两步：第一步求期望值，称为E步，第二步求极大值，称为M步，同时给出相应的最优类别数k。
kmeans聚类计算的是距离，
该聚类是计算概率。
代码K-均值算法kmeans(x, centers, iter.max = 10, nstart = 1, algorithm =
c('Hartigan-Wong', 'Lloyd', 'Forgy',
'MacQueen'), trace=FALSE)参数作用x数据集centers预设类别数kiter.max迭代的最大值，默认是10nstart选择随机起始中心的次数，默认为1algorithm提供了4种算法trace 逻辑值，为真时，则产生跟踪算法进度的信息。