🌟基于R语言的聚类分析：k-means & 层次聚类✨
发布时间：2025-03-12 01:08:28来源：
在数据分析的世界里，聚类分析是一种强大的工具，它能帮助我们发现数据中的隐藏模式。今天，让我们一起探索两种常用的聚类方法——k-means聚类和层次聚类，并通过R语言来实现它们！📊💻
首先，k-means聚类是一种简单且高效的算法，它通过迭代优化的方式将数据划分为预设数量的簇。为了确定最佳的簇的数量，我们可以绘制k-means聚类的碎石图（elbow plot），从而找到成本函数变化的拐点。📈🔍
接着，层次聚类则提供了另一种视角，它构建了一个树状结构（dendrogram），使得我们可以直观地观察不同层次的聚类结果。这种方法尤其适合于对数据结构不太了解的情况。🌲📊
无论是选择k-means还是层次聚类，R语言都提供了丰富的包（如`cluster`和`factoextra`）来支持这些操作。动手实践吧，让数据为你讲述它的故事！🎯📊
数据分析 R语言 聚类分析 kmeans 层次聚类
免责声明：本文为转载，非本网原创内容，不代表本网观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺，请读者仅作参考，并请自行核实相关内容。
