k-meansr语言（kmeans方法）
摘要：
本篇目录：1、r语言k-means结果怎么看2、R语言常用函数(基本)... 本篇目录：
r语言k-means结果怎么看
1、从样本点中随机选择k个点作为初始簇中心就可以查看kmeans聚类分析结果。用各簇中所有样本的中心点代替原有的中心点，就可以依据kmeans聚类分析结果看哪些样本在哪组了。
2、K-means算法确定了每个聚类的中心点，可以获取这些中心点的坐标，代表了每个聚类的平均值，通过观察这些中心点的数值，可以对每个聚类的范围有一定的了解。
3、K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。
4、两种方法对比：在K-means聚类中，是预先规定出要产生多少个类别的数量，再根据类别数量自动聚成相应的类。
R语言常用函数(基本)
就是R语言类率分布函数的开头字母。 比如说，正态分布是norm的化，那密度函数就是dnorm()，分布函数就是pnorm()， 更有用的是用相应分布生成随机数，比如rnorm()，就会生成服从正态分布的随机数。
R语言中的数学函数除了三角函数之外，还有相应的指数函数和对数函数，常见的指数函数有exp，对数函数有log、log10。
R语言中，和排序相关的常用函数有： order() ， sort() ， rank() ，一般是对向量进行操作，也可以对数据框的列进行操作。
r语言中bpinom函数的基本用法为：pbinom(x，size，prob)，该函数为事件的累积概率，它用于表示概率的单个值。例如：抛掷硬币100次，正面向上不超过50次的概率，即pbinom(50，100，0.5)。
）text 字符串类型。当未提供file参数时，则函数可以通过一个文本链接从text中读取数据。 （25）skipNul 逻辑值。是否忽略空值。默认为FALSE。
R语言学习笔记之聚类分析
下面的R代码生成Silhouette plot和分层聚类散点图。
下面我们用iris数据集来进行聚类分析，在R语言中所用到的函数为hclust。首先提取iris数据中的4个数值变量，然后计算其欧氏距离矩阵。
R语言中hclust函数的默认方法为最长距离法（complete-linkage）。以上的聚类过程即称之为 层级聚类 。
聚网络药理学中聚类分析分为两类，一是对分类处理，叫Q型，另一种是对变量处理，叫R型，R语言拥有的是大量和聚类分析相关的函数。聚类分析是把研究对象(样本或变量)分组成为由类似的对象组成多个类的一种统计方法。
到此，以上就是小编对于kmeans方法的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
