基于R语言Fuzzy C-Means算法的iris数据集模糊聚类分析

简介：
本研究运用R语言实现Fuzzy C-Means算法对经典的Iris数据集进行模糊聚类分析，探索数据内在结构与模式。 在这项分析中，我们使用R语言对经典的iris数据集进行了模糊聚类分析，并采用了Fuzzy C-Means（FCM）算法。这种改进的聚类方法允许每个数据点以不同的隶属度（概率）属于多个簇，而不仅仅局限于单一簇。这种方法特别适用于那些界限不清晰的数据点情况，通过计算每一点到各个簇中心的距离来确定其隶属度，从而生成更为灵活和准确的聚类结果。 在该分析中，我们首先从iris数据集中提取了四个数值变量：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度以及花瓣宽度。接着，我们使用R中的cluster包，并通过其中的fanny函数执行Fuzzy C-Means聚类操作。我们将簇的数量设定为3，这是因为iris数据集包含了三个不同的物种类别，尽管我们知道这些分类信息，在进行分析时仍然采用盲目的方式进行以验证算法的效果。 值得注意的是，fanny函数提供了一个重要的参数——模糊指数（memb.exp），它决定了隶属度分配的模糊程度。较高的数值会使聚类结果更加模糊化，即数据点可能更均匀地分布在多个簇中；而较低的数值则倾向于生成接近于传统硬性分类的结果。