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r语言的k均值聚类分析

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比较流行的方法是聚类和K-1聚类，分类过程是聚类 分析 。如何用matlab求R型聚类-3/多元统计-聚类-3/1？应用统计与R 语言学习笔记的实现(十) ， -3/3.DBSCAN密度聚类方法4 ， 四大聚类算法(KNN，Kmeans ， 密度聚类，层次聚类 。

1、R 语言常用函数整理(基础篇R 语言整理常用函数本文是基础部分，也就是R 语言自带的函数 。向量:向量数值:数值向量逻辑:逻辑向量字符；；字符向量列表:list data . frame:data frame c:connect as vector或list length:find length subset:find subset seq，from:to，sequence:算术序列rep:repeat NA:missing value NULL:empty object sort，order，unique，rev: sort unlist: flatten list attr ， attrs:object attribute mode，class，type of:object storage mode and type names:object name attribute vector nchar:number of char substr:take substring format， formatC:将一个对象转换成字符串paste()和paste E0()不仅可以连接多个字符串，还可以自动将对象转换成字符串再连接，还可以处理向量 。

2、R 语言常用函数(基本vector: vector numeric:数值向量logical:逻辑向量字符；；字符向量列表:列表数据. frame:数据帧c:连接为向量或列表序列:等差序列rep:重复长度:查找长度子集:查找子集seq ， from:to，NA:缺失值NULL:空对象排序，order，unique，rev:排序unlist:扁平化列表attr，attr:对象属性模式 ， typeof:对象存储模式和类型名称:对象名称属性字符:字符向量nchar:字符个数substr:取子串格式，formatC:将对象格式转换为字符串粘贴，strsplit:连接或拆分charmatch，Pmatch:字符串匹配gRep，sub ， gsub:模式匹配和替换complex，re ， Im ， Mod，Arg，Conj:复杂函数factor:factor codes:factor的编码级别:各种级别factor的名称nlevels:factor的水平数cut:匹配数值类型 。

3、 聚类谱系图怎么看 4、 聚类 分析(clusteranalysis【r语言的k均值聚类分析】我们来看看这里聚类 分析 。比较流行的方法有聚类和k 均值 聚类，属于拆分聚类方法 。KMeans算法的思想很简单 。对于给定的样本集，根据样本之间的距离将其划分为k个聚类 。让簇内的点尽可能的紧密连接 ， 让簇间的距离尽可能的大 。目的是最小化Esum(x\miu_i)，其中\miu_i是每个簇的均值 。直接求上述公式的最小值并不容易 ， 这是一个NP难问题，所以采用了启发式迭代法KMeans 。

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