R语言中的划分聚类模型

划分聚类 是用于基于数据集的相似性将数据集分类为多个组的聚类方法。

分区聚类,包括:

  • K均值聚类 (MacQueen 1967),其中每个聚类由属于聚类的数据点的中心或平均值表示。K-means方法对异常数据点和异常值敏感。
  • K-medoids聚类PAMPartitioning Around Medoids,Kaufman和Rousseeuw,1990),其中,每个聚类由聚类中的一个对象表示。与k-means相比,PAM对异常值不太敏感。
  • CLARA算法Clustering Large Applications),它是适用于大型数据集的PAM的扩展。

对于这些方法中的每一种,我们提供:

  • 基本思想和关键数学概念
  • R软件中的聚类算法和实现
  • R用于聚类分析和可视化的示例

数据准备:

确定k-means聚类的最佳聚类数:

计算和可视化k均值聚类:

同样,可以如下计算和可视化PAM聚类:




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关于作者

Kaizong Ye是拓端研究室(TRL)的研究员。

本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。



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