聚类分析:使用R语言对Iris数据集进行K均值聚类

引言

聚类分析是一种常用的无监督学习技术,旨在将数据集中的样本分成具有相似特征的组。K均值聚类是其中一种常见的方法,它通过将数据点划分为K个簇,并使每个数据点与其所属簇的中心点距离最小化来实现聚类。本文将介绍如何使用R语言执行K均值聚类,并以鸢尾花(Iris)数据集为例进行说明。

数据集介绍

鸢尾花数据集是一个经典的多变量数据集,由英国统计学家罗纳德·费舍尔于1936年收集。该数据集包含了150个样本,每个样本代表一种鸢尾花,共分为三类:山鸢尾(setosa)、变色鸢尾(versicolor)和维吉尼亚鸢尾(virginica)。每个样本有四个特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。

研究目的

本文的目标是利用K均值聚类方法对鸢尾花数据集进行聚类分析,以探索数据中可能存在的群组结构,并可视化聚类结果。

实现步骤

1. 导入数据集和必要的库

首先,我们导入iris数据集,并加载所需的R包。

# 导入iris数据集
data(iris)

2. 数据预处理

我们需要将数据集中的标签列去掉,以便进行聚类分析。

# 去掉数据集中的标签
iris_features <- iris[, -5]

3. 执行K均值聚类

接下来,我们使用kmeans函数执行K均值聚类。

# 执行K均值聚类
k <- 3  # 设定聚类的数量
set.seed(123)  # 设定随机种子以确保结果可复现
kmeans_result <- kmeans(iris_features, centers = k)

4. 分析聚类结果

我们打印出聚类的结果,包括每个点所属的簇以及簇的中心。

# 打印聚类结果
print(kmeans_result)

5. 可视化聚类结果

最后,我们使用clusplot函数可视化聚类结果。

# 可视化聚类结果
library(cluster)
clusplot(iris_features, kmeans_result$cluster, color=TRUE, shade=TRUE,labels=2, lines=0)

结果展示

执行上述代码后,我们可以得到聚类的结果。通过可视化结果,我们可以清晰地看到数据点在不同簇之间的分布情况,以及簇中心的位置。

结论

本文使用R语言对鸢尾花数据集进行了K均值聚类分析。通过对聚类结果的分析和可视化,我们可以更好地理解数据中的潜在群组结构。聚类分析为我们提供了一种无监督学习的方法,可以用于探索数据集中的内在模式和结构,为后续的数据分析和建模工作提供了重要的参考依据。

总结

聚类分析是一种强大的数据分析技术,可以帮助我们发现数据集中的潜在结构和模式。在本文中,我们介绍了如何使用R语言执行K均值聚类,并以鸢尾花数据集为例进行了演示。通过本文的学习,读者可以掌握基本的聚类分析方法,并将其应用于自己的数据集中。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://xiahunao.cn/news/3015325.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系瞎胡闹网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

奥威-金蝶BI现金流量表模板,可借鉴、可套用

企业现金流一旦出了问题都是大问题&#xff0c;会直接影响到企业的日常运作&#xff0c;甚至直接关系到企业能不能继续存活&#xff0c;因此现金流量表是企业财务分析中重要报表之一&#xff0c;也是企业监控财务监控情况的重要手段之一。那么这么重要的一份现金流量表该怎么做…

羊大师解读,当代年轻人焦虑应对指南

羊大师解读&#xff0c;当代年轻人焦虑应对指南 当代年轻人面临焦虑问题时&#xff0c;羊大师提出以下综合建议&#xff0c;要增强自我认知了解自身的需求和期望&#xff0c;明确自己的价值观和目标。这有助于避免盲目跟风和过度比较&#xff0c;从而减轻不必要的焦虑。 合理规…

Mybatis-Plus大批量插入数据到MySQL

MyBatis-Plus的saveBatch方法 GetMapping("/save1") public void save1() {// 数据准备List<MallOrder> orderList getMallOrderList();// mybatis-pluslong start System.currentTimeMillis();mallOrderService.saveBatch(orderList);System.out.println(&…

做私域,朋友圈到底该怎么发?

说到做私域&#xff0c;很多人都会问&#xff1a;朋友圈该怎么发&#xff1f;相信大家的朋友圈早已经被各种广告攻占了&#xff0c;很多也都被大家屏蔽了。但如果要做私域&#xff0c;单纯发广告是行不通的&#xff0c;可是现在依然有很多人&#xff0c;认为做私域就是狂发朋友…

RabbitMQ的介绍和使用

1.同步通讯和异步通讯 举个例子&#xff0c;同步通讯就像是在打电话&#xff0c;因此它时效性较强&#xff0c;可以立即得到结果&#xff0c;但如果你正在和一个MM打电话&#xff0c;其他MM找你的话&#xff0c;你们之间是不能进行消息的传递和响应的 异步通讯就像是微信&#…

美国纽扣电池UL4200A及16CFR1262标准亚马逊要求

2023年9月21日&#xff0c;美国消费品安全委员会CPSC(Consumer Product Safety Commission) 决定采用UL 4200A-2023&#xff08;包含纽扣电池或硬币电池的产品安全标准&#xff09;作为包含纽扣电池或硬币电池的消费品的强制性消费品安全规则&#xff0c;相关要求同时被编入到1…

前端数据可视化基础(折线图)

目录 前言&#xff1a; 画布&#xff1a; 折线图 (Line Chart): 前言&#xff1a; 前端中的数据可视化是指将大量数据以图形或图像的形式在前端页面上展示出来&#xff0c;以便用户能够更直观地理解和分析这些数据。数据可视化是一种强大的工具&#xff0c;它利用了人类视觉…

《架构思维:从程序员到CTO》:通往顶级架构师之路

&#x1f482; 个人网站:【 摸鱼游戏】【神级代码资源网站】【工具大全】&#x1f91f; 一站式轻松构建小程序、Web网站、移动应用&#xff1a;&#x1f449;注册地址&#x1f91f; 基于Web端打造的&#xff1a;&#x1f449;轻量化工具创作平台&#x1f485; 想寻找共同学习交…

使用excel合理整理数据

使用excel合理整理数据 Excel函数LOOKUP把两个sheet数据关联起来LOOKUP函数 Excel函数LOOKUP把两个sheet数据关联起来 LOOKUP函数 需求场景 1、sheet1是视频的数据比如 aid、作者、视频信息 2、sheet2是视频的播放数据比如 aid vv uv等 做的就是根据1、2 的aid 将 sheet2中的所…

多目标灰狼算法(MOGWO):原理讲解与代码实现 Matlab代码免费获取

声明&#xff1a;文章是从本人公众号中复制而来&#xff0c;因此&#xff0c;想最新最快了解各类智能优化算法及其改进的朋友&#xff0c;可关注我的公众号&#xff1a;强盛机器学习&#xff0c;不定期会有很多免费代码分享~ 目录 原理简介 一、Pareto最优概念 二、单目标G…

高实时、高可靠的微内核操作系统——鸿道Intewell

近年来&#xff0c;我国不断推进工业转型升级&#xff0c;力求实现从传统工业大国向现代工业强国的跨越。想要在新一轮科技革命中“超车”&#xff0c;需要从多个维度进行深度布局和全面发力。 ——科技创新是核心驱动力 积极推动工业结构的优化和升级&#xff0c;通过发展新…

求知导刊-知网收录//旬刊//如何投稿?

求知导刊-知网收录//旬刊//如何投稿&#xff1f; 《求知导刊》栏目设置 理论探索、课堂教学、教改课改、教育管理、教师教育、教学案例、学科进展、学术论坛。 《求知导刊》征稿对象&#xff1a; 全国科技工作者、教育工作者&#xff0c;各级科技与教育部门的领导者以及管理…

面试笔记——工厂模式(简单工厂、工厂方法模式、抽象工厂模式)

场景需求&#xff1a;设计一个咖啡店点餐系统。 设计一个咖啡类&#xff08;Coffee&#xff09;&#xff0c;并定义其两个子类&#xff08;美式咖啡【AmericanCoffee】和拿铁咖啡【LatteCoffee】&#xff09;&#xff1b;再设计一个咖啡店类&#xff08;CoffeeStore&#xff09…

深度学习之基于YOLOv5草莓成熟度目标检测系统

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 &#xff0c;由于篇幅有限&#xff0c;只展示了部分核心代码。 文章目录 一项目简介 二、功能三、系统四. 总结 一项目简介 一、项目背景与意义 草莓作为一种广受欢迎的水果&#xff0c;其成熟度的判断对于保证草莓的品质和口感至关重要。然…

python直接发布到网站wordpress之三批量发布图片

在前面的文章中&#xff0c;实现了使用python操作wordpress发布文字内容和图片内容。 python直接发布到网站wordpress之一只发布文字-CSDN博客 python直接发布到网站wordpress之二发布图片-CSDN博客 不过&#xff0c;此时发布图片的数量只能是一张图片。但在实际应用中&…

VINS预积分与误差模型

文章目录 IMU的测量值误差模型IMU预积分真实模型IMU预积分估计模型误差模型普通增量积分中值积分法 参考文献 IMU的测量值误差模型 IMU的测量值误差模型&#xff1a; a ^ t a t R w t g w b a t n a t ω ^ t ω t b ω t n ω t \begin{array}{} {{{\hat a}_t} {a_t…

10页面结构分析

我们打开一个网页&#xff0c;都会有一个清晰的结构和布局上图中的标签就是用来划分各个部分区域用的。其中比较常用重要的是header、footer和nav&#xff0c;需要重点掌握。 下面是部分代码及效果演示 <header> <h2>网页头部</h2> </header><sec…

C++实现二叉搜索树(模型)

目录 1.二叉搜索树的概念 2.二叉搜索树的实现 2.1总体代码预览 2.2各个函数实现原理 链表结构体 二叉搜索树的成员变量 二叉搜索树的插入 二叉搜索树的查找 二叉搜索树的遍历 二叉搜索树的删除 1.二叉搜索树的概念 二叉搜索树又称二叉排序树&#xff0c;它或者是一棵空树&#…

AI去衣技术在动画制作中的应用

随着科技的发展&#xff0c;人工智能&#xff08;AI&#xff09;已经在各个领域中发挥了重要作用&#xff0c;其中包括动画制作。在动画制作中&#xff0c;AI去衣技术是一个重要的工具&#xff0c;它可以帮助动画师们更加高效地完成工作。 AI去衣技术是一种基于人工智能的图像…

jenkins目录下的vue3项目——pnpm install后运行报错——奇葩问题解决

昨天到今天&#xff0c;同事那边遇到一个问题&#xff0c;就是关于vue3vite的项目&#xff0c;在执行了自动打包后&#xff0c;运行代码会提示报错的问题。 报错信息如下&#xff1a; 具体错误信息如下&#xff1a; ERROR 11:28:14 [vite] Pre-transform error: Cannot find …