R语言 | 聚类分析之K-means 聚类

K-Means聚类分析简介

本文介绍了K-Means聚类分析方法。K-Means是一种流行的无监督学习方法，用于将数据点划分成K个不同的簇。这种方法基于迭代优化，包括初始化、分配、更新和迭代四个主要步骤。

初始化步骤

在K-Means聚类的开始，随机选择K个数据点作为初始的聚类中心（质心）。

分配步骤

接着，根据每个数据点到K个质心的距离，通常使用欧氏距离，将数据点分配给最近的质心所在的簇。

更新步骤

然后，重新计算每个簇的质心，即该簇内所有数据点的均值。

迭代步骤

这个过程会重复分配和更新步骤，直到质心的位置不再有显著变化或者达到预设的最大迭代次数。

通过以上步骤，K-Means聚类最终将数据点划分到相应的簇中。这种方法的优点在于其简单高效，但缺点是结果对初始质心的选择敏感。

R语言实现K-Means聚类

文章还简要介绍了如何使用R语言进行K-Means聚类。其中提到，不需要额外的R包来进行K-Means聚类，因为kmeans()函数是base R包的一部分。只需准备数据，然后应用kmeans()函数即可执行聚类分析。

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