R语言中的K-means聚类分析与图形绘制（附带数据）

简介：
本文章将详细介绍如何使用R语言进行K-means聚类分析，并展示如何创建美观的数据可视化图表。文中还提供了实际操作所需的数据集，帮助读者快速上手实践。 一、什么是聚类 “物以类聚，人以群分”这句话描述的是一个聚类问题而非分类问题。两者的主要区别在于：在分类中，我们已经知道有哪些类别，并且数据集中的每个元素都有对应的标签；而在聚类过程中，我们事先不知道有多少类别存在，算法会根据数据的特征自动地将它们分为不同的组别。因此，在机器学习领域内，分类和聚类分别属于有监督学习与无监督学习的不同范畴。 聚类是一种从大量观测值中寻找相似性并将其归为若干个不同群体的技术方法。它的目标是让同一类别内的成员彼此之间较为接近（同质），而各组之间的差异则相对较大（异质）。作为一种典型的无监督学习技术，它不需要事先知道分类的标签信息，而是通过分析数据内部结构来实现分群的目的。 例如，在市场营销中，可以通过家庭收入、住房面积、户主职业及与城区的距离等特征对客户进行聚类。通过对这些变量的数据处理和模型构建，可以识别出具有相似特性的消费者群体，并据此预测他们可能的购买行为或营销响应情况。 二、k-means聚类算法介绍 其中，“k”表示我们期望将数据划分为多少个类别；而“means”则代表每个分类中心点的位置（即各类别内所有样本平均值）。具体操作步骤如下： 1. 确定要划分的簇的数量 k，并随机选择 k 个初始质心； 2. 根据某种距离度量标准计算数据与各质心之间的相似性，将每一个观测值分配到最接近它的那个质心中； 3. 更新每个簇的新中心点为该类别内所有样本均值的位置； 4. 复查步骤2和步骤3直至达到一定的终止条件（如迭代次数或变化幅度小于阈值）。 通过上述方法不断优化聚类结果，最终得到较为合理的分组结构。