r语言kmeans如何画图

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简述信息一览：

• 1、利用Kmeans聚类分析两类问题
• 2、聚类分析:k-means和层次聚类
• 3、三种聚类方法:层次、K均值、密度
• 4、kmeans的k是什么?
• 5、八:聚类算法K-means(20191223-29)

利用Kmeans聚类分析两类问题

1、K-Means是一种基于自下而上的聚类分析方法，基本概念就是空间中有N个点，初始选择K个点作为中心聚类点，将N个点分别与K个点计算距离，选择自己最近的点作为自己的中心点，不断地更新中心聚集点。

2、给定的数据集包含10个数值，需要将它们分为两类，可以***用k-means聚类算法进行处理。k-means算法是一种常见的聚类算法，通过计算每个点距离各个聚类中心的距离，将数据集分配到距离最近的聚类中心中。

3、第1步：收集和描述数据 为了应用k均值聚类，我们使用***自不同食物种类的数据集进行实验，其中包含了每种食物各自的能量（Energy）、蛋白质（Protein）、脂肪（Fat）、钙（Calcium）、铁（Iron）等含量。

聚类分析:k-means和层次聚类

聚类分析算法很多，比较经典的有 k-means 和 层次聚类法 。k-means的k就是最终聚集的簇数，这个要你事先自己指定。

聚类分析有两种主要计算方法，分别是凝聚层次聚类（Agglomerative hierarchical method）和K均值聚类（K-Means）（1）层次聚类首先要定义样本之间的距离关系，距离较近的归为一类，较远的则属于不同的类。

K-means算法：将n个数据点分成k个簇，每个数据点属于距其最近的簇，簇的中心点通过所有点的均值计算得到。层次聚类算法：通过不断合并或分裂簇来建立聚类树，包括凝聚层次聚类和分裂层次聚类两种方法。

kmeans是K均值聚类 cluster是层次聚类 从总体思想上k均值是由上到下的，他是在你给定所分的类数后，保证这K类之间获得最大的划分。

三种聚类方法:层次、K均值、密度

其中类与类的距离的计算方法有：最短距离法，最长距离法，中间距离法，类平均法等。比如最短距离法，将类与类的距离定义为类与类之间样本的最段距离。。 r语言中使用hclust（d， method = complete， members=NULL） 来进行层次聚类。

聚类分析计算方法主要有： 层次的方法（hierarchical method）、划分方法（partitioning method）、基于密度的方法（density-based method）、基于网格的方法（grid-based method）、基于模型的方法（model-based method）等。

划分法，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，KN。层次法，这种方法对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条件满足为止。

基于距离的聚类和基于密度的聚类 基于距离的聚类，如K-均值聚类，主要关注对象之间的距离。这种方法适用于球形的簇，但如果数据分布的形状复杂，比如环状或者月牙状，K-均值聚类可能会失败。

划分法 划分法（partitioning methods），给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K小于N。

使用聚类分析对样本进行分类，使用Kmeans聚类分析方法，从上表可以看出：最终聚类得到4类群体，此4类群体的占***别是00%， 30.00%， 00%， 30.00%。整体来看， 4类人群分布较为均匀，整体说明聚类效果较好。

kmeans的k是什么?

kmeans即k均值算法。k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点***和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。

k是算法计算出的超参数，表示类的数量；Kmeans可以自动分配样本到不同的类，但是不能决定究竟要分几个类。k必须是一个比训练集样本数小的正整数。有时，类的数量是由问题内容指定的。

就从数据集中，在x附近找离它最近的K个数据点，这K个数据点，类别c占的个数最多，就把x的label设为c。K-Means，K的含义：K是人工固定好的数字，假设数据***可以分为K个簇，由于是依靠人工定好，需要一点先验知识。

K-Means是一种无监督学习方法，用于将无标签的数据集进行聚类。其中K指集群的数量，Means表示寻找集群中心点的手段。人们研究处理无标签数据集的方法。面对无标签的数据集，我们期望从数据中找出一定的规律。

“k值”指的是机器学习算法中的超参数。在k-means算法中，k值代表的是聚类的数目，也就是将数据分成几类。在其他算法中，如k最近邻算法中，k值代表的是在进行分类或回归时最近邻居的个数。

八:聚类算法K-means(20191223-29)

K-Means是无监督学习的聚类算法，没有样本输出；而KNN是监督学习的分类算法，有对应的类别输出。KNN基本不需要训练，对测试集里面的点，只需要找到在训练集中最近的k个点，用这最近的k个点的类别来决定测试点的类别。

K-means算法：将n个数据点分成k个簇，每个数据点属于距其最近的簇，簇的中心点通过所有点的均值计算得到。层次聚类算法：通过不断合并或分裂簇来建立聚类树，包括凝聚层次聚类和分裂层次聚类两种方法。

kmeans算法原理如下：K-means算法是一种典型的基于划分的聚类算法该算法具有运算速度快，执行过程简单的优点，在很多大数据处理领域得到了广泛的应用。

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