kmeansR语言输出

文章阐述了关于kmeansR语言输出，以及kmeans使用的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、R语言常用函数(基本)
• 2、设6个样品,19,21,25,8,11,13,假设K=2使用K均值法进行聚类?
• 3、用r语言怎么将因子分析结果做k均值聚类
• 4、R语言做聚类分析用统计量确定类的个数.有什么代码或者包吗
• 5、R语言学习笔记之聚类分析

R语言常用函数(基本)

1、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。

2、就是R语言类率分布函数的开头字母。 比如说，正态分布是norm的化，那密度函数就是dnorm（），分布函数就是pnorm（）， 更有用的是用相应分布生成随机数，比如rnorm（），就会生成服从正态分布的随机数。

3、R语言中，和排序相关的常用函数有： order（） ， sort（） ， rank（） ，一般是对向量进行操作，也可以对数据框的列进行操作。

4、R语言中的数学函数除了三角函数之外，还有相应的指数函数和对数函数，常见的指数函数有exp，对数函数有log、log10。

5、r语言中bpinom函数的基本用法为：pbinom（x，size，prob），该函数为事件的累积概率，它用于表示概率的单个值。例如：抛掷硬币100次，正面向上不超过50次的概率，即pbinom（50，100，0.5）。

6、R语言中可以使用不同的方法获取数据的统计的值，如标准差、平均值和相关度等。其中，标准差是利用sd（）函数，平均值是利用mean（）函数，相关度是利用cor（）函数。

设6个样品,19,21,25,8,11,13,假设K=2使用K均值法进行聚类?

选择初始聚类中心 从数据集中随机选择K个数据点作为初始的聚类中心。这些数据点可以是数据集中的任意点，但必须保证每个数据点只属于一个聚类。分配数据点到最近的聚类 将每个数据点分配到最近的聚类中心。

没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类。没有（或最小数目）聚类中心再发生变化。误差平方和局部最小。伪代码 选择k个点作为初始质心。

确定聚类数目K 确定要聚类的数目，即要形成的簇的数量。这个数目通常需要根据实际问题和数据的特性来确定。可通过肘部法则、轮廓系数等方法来确定最佳的簇数量。初始化质心 随机选择K个数据点作为初始的质心。

如果新质心和原质心距离变化很大，需要迭代3~5步骤。

K均值聚类法：步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个***聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。

用r语言怎么将因子分析结果做k均值聚类

1、估计聚合簇数由于k均值聚类需要指定要生成的聚类数量，因此我们将使用函数clusGap（）来计算用于估计最优聚类数。函数fviz_gap_stat（）用于可视化。

2、动态聚类，先抽几个点，把周围的点聚集起来。然后算每个类的重心或平均值什么的，以算出来的结果为分类点，不断的重复。直到分类的结果收敛为止。

3、做完因子分析后，可以根据得分标记几类特殊的因子；选择K-means或者分层聚类后，根据先前得到的因子，提取其特殊的性质，再进一步命名聚类分析后所得的几类。

R语言做聚类分析用统计量确定类的个数.有什么代码或者包吗

1、下面我们用iris数据集来进行聚类分析，在R语言中所用到的函数为hclust。首先提取iris数据中的4个数值变量，然后计算其欧氏距离矩阵。

2、res$plot Hopkins统计量的值0.5，表明数据是高度可聚合的。另外，从图中也可以看出数据可聚合。估计聚合簇数由于k均值聚类需要指定要生成的聚类数量，因此我们将使用函数clusGap（）来计算用于估计最优聚类数。

3、聚类的包，cluster包，里面包含了pam，agnes等函数，可以十分方便进行聚类计算。另外有系统自带的stats包，hclust， kmeans等函数。fpc包做聚类分析，也是可以的。

4、R语言聚类是一种统计学上的方法，其目的是将一组数据中的观察值按照它们在某种意义下的相似程度划分为若干个组（也称为群体或类），以便于更好地理解和分析数据。

R语言学习笔记之聚类分析

1、下面的R代码生成Silhouette plot和分层聚类散点图。

2、R语言聚类是一种统计学上的方法，其目的是将一组数据中的观察值按照它们在某种意义下的相似程度划分为若干个组（也称为群体或类），以便于更好地理解和分析数据。

3、下面我们用iris数据集来进行聚类分析，在R语言中所用到的函数为hclust。首先提取iris数据中的4个数值变量，然后计算其欧氏距离矩阵。

4、R语言中hclust函数的默认方法为最长距离法（complete-linkage）。以上的聚类过程即称之为 层级聚类 。

5、所以，提取数据是另外一个工作了。## 更新日期：2015/11/11前段时间在做聚类分析，用到hclust（） 函数，将数据聚类分组后，对应到每一个ID。

6、聚网络药理学中聚类分析分为两类，一是对分类处理，叫Q型，另一种是对变量处理，叫R型，R语言拥有的是大量和聚类分析相关的函数。聚类分析是把研究对象（样本或变量）分组成为由类似的对象组成多个类的一种统计方法。

关于kmeansR语言输出，以及kmeans使用的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。