MATLAB聚类分析kmeans来自聚类%的差异随机获取150点的Xk均值的算法聚类(kmeans聚类算法)是一种 。-3/算法 ， 其步骤是随机选取k个对象作为初始聚类中心 ， 然后计算每个对象与每个种子聚类中心的距离，将每个对象赋给最近的聚类中心，聚类中心和分配给它们的对象表示a 聚类，每次分配样本时，将根据聚类中已有的对象重新计算聚类的中心 。
1、R语言学习笔记之 聚类 分析【kmeans聚类分析的例子,用matlab进行kmeans聚类分析】R聚类分析Usekmeans聚类必需包:factoextracluster#加载包库(factoextra)库(cluster) 。通过使用内置的R数据集US Arrests # LoadTheDatasetData(US Arrests)# removeany messingvalue(即，
N6)在这个数据集中，列是变量，行是观察值 。聚类之前，我们可以做一些必要的数据校验，也就是数据的描述性统计，比如均值和标准差的desc_stats 。
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