目录什么是k-means聚类算法R 实现kmeans聚类算法加载包加载示例数据寻找最佳聚类数量使用最优k执行kmeans聚类kmeans 算法的优缺点总结本文和你一起学习无监督机器学
聚类是从数据集中对观测值进行聚类的机器学习方法。它的目标是聚类相似观测值，不同类别之间差异较大。聚类是一种无监督学习方法，因为它仅尝试从数据集中发现结构，而不是预测应变量的值。
下面是一个市场营销中对客户分类的场景，通过下面客户信息：
我们利用这些信息进行聚类，可识别相似家庭，从而能够识别某类型家庭可能购买某种产品或对某种类型的广告反应更好。
最常用的聚类算法就是k-means聚类算法，下面我们介绍k-means算法并通过示例进行说明。
k-means聚类算法把数据集中每个观测值分为K个类别。每个分类中的观测值相当类似，K类之间彼此差异较大。实际应用中执行下列几步实现k-means聚类算法：
1.确定K值
首先确定把数据集分为几类。通常我们简单测试几个不同值K，然后分析结果，确定那个值更有现实意义。
2.将每个观察结果随机分配到一个初始簇中，从1到K。
3.执行以下步骤，直到集群分配停止变化。
对于K个集群中的每一个，计算集群的质心。这仅仅是第k个簇中观测的p特征的向量。
将每个观测值分配到质心最近的簇中。在这里最接近的是用欧氏距离来定义的。
下面通过示例展示R的实现过程。
首先加载两个包，包括kmeans算法的一些辅助函数。
library(factoextra)
library(cluster)
对于本例我们将使用R中内置的usarrest数据集，该数据集包含1973年美国每个州每10万居民因谋杀、袭击和强奸而被捕的人数，以及每个州居住在城市地区的人口百分比(UrbanPop)。
#load data
df <- USArrests
#remove rows with missing values
df <- na.omit(df)
#scale each variable to have a mean of 0 and sd of 1
df <- scale(df)
#view first six rows of dataset
head(df)
# Murder Assault UrbanPop Rape
# Alabama 1.24256408 0.7828393 -0.5209066 -0.003416473
# Alaska 0.50786248 1.1068225 -1.2117642 2.484202941
# Arizona 0.07163341 1.4788032 0.9989801 1.042878388
# Arkansas 0.23234938 0.2308680 -1.0735927 -0.184916602
# California 0.27826823 1.2628144 1.7589234 2.067820292
# Colorado 0.02571456 0.3988593 0.8608085 1.864967207
上面代码首先加载USArrests数据集，删除缺失值，对数据值进行标准化。
执行kmeans聚类算法，我们可以使用内置包stat中的kmeans()函数，语法如下：
kmeans(data, centers, nstart)
既然在使用kmeans函数之前并不确定最优聚类数量，下面通过两个图来辅助我们决定：
1.聚类数量 vs. 总体平方和
首先使用 fviz_nbclust 函数创建一个图，展示聚类数量及总体平方和之间的关系：
fviz_nbclust(df, kmeans, method = "wss")
通常我们创建这类图形寻找某个K类对应的平方和值开始弯曲或趋于平缓的肘形。这通常是最理想的聚类数量。上图中显然在k = 4个时出现肘形。
2.聚类数量 vs. 差距统计
另一个决定最佳聚类数量的是使用指标：差距统计。它用于比较不同k值聚类差距变化情况。使用cluster包中的clusGap()以及fviz_gap_stat()函数画图：
#calculate gap statistic based on number of clusters
gap_stat <- clusGap(df,
FUN = kmeans,
nstart = 25,
K.max = 10,
B = 50)
#plot number of clusters vs. gap statistic
fviz_gap_stat(gap_stat)
从上图可以看到k=4时，差距统计最大，这与前面图的结果一致。
最后，我们执行kmeans函数，使用k=4作为最优值：
# 设置随机种子，让结果可以重现
set.seed(1)
# 调用kmeans聚类算法 k = 4
km <- kmeans(df, centers = 4, nstart = 25)
# 查看结果
km
# Show in New Window
# Clustering k = 1,2,..., K.max (= 10): .. done
# Bootstrapping, b = 1,2,..., B (= 50) [one "." per sample]:
# .................................................. 50
# R Console
#
#
# Show in New Window
# K-means clustering with 4 clusters of sizes 13, 13, 16, 8
#
# Cluster means:
# Murder Assault UrbanPop Rape
# 1 -0.9615407 -1.1066010 -0.9301069 -0.96676331
# 2 0.6950701 1.0394414 0.7226370 1.27693964
# 3 -0.4894375 -0.3826001 0.5758298 -0.26165379
# 4 1.4118898 0.8743346 -0.8145211 0.01927104
#
# Clustering vector:
# Alabama Alaska Arizona Arkansas California Colorado
# 4 2 2 4 2 2
# Connecticut Delaware Florida Georgia Hawaii Idaho
# 3 3 2 4 3 1
# Illinois Indiana iowa Kansas Kentucky Louisiana
# 2 3 1 3 1 4
# Maine Maryland Massachusetts Michigan Minnesota Mississippi
# 1 2 3 2 1 4
# Missouri Montana Nebraska Nevada New Hampshire New Jersey
# 2 1 1 2 1 3
# New Mexico New York North Carolina North Dakota Ohio Oklahoma
# 2 2 4 1 3 3
# OreGon Pennsylvania Rhode Island South Carolina South Dakota Tennessee
# 3 3 3 4 1 4
# Texas Utah Vermont Virginia Washington West Virginia
# 2 3 1 3 3 1
# Wisconsin Wyoming
# 1 3
#
# Within cluster sum of squares by cluster:
# [1] 11.952463 19.922437 16.212213 8.316061
# (between_SS / total_SS = 71.2 %)
#
# Available components:
#
# [1] "cluster" "centers" "totss" "withinss" "tot.withinss"
# [6] "betweenss" "size" "iter" "ifault"
从结果可见：
我们可以通过fviz_cluster()函数在二维空间中以散点图方式展示结果：
#plot results of final k-means model
fviz_cluster(km, data = df)
也可以使用aggregate()函数查看每个类中变量的均值：
#find means of each cluster
aggregate(USArrests, by=list(cluster=km$cluster), mean)
# cluster Murder Assault UrbanPop Rape
#
# 1 3.60000 78.53846 52.07692 12.17692
# 2 10.81538 257.38462 76.00000 33.19231
# 3 5.65625 138.87500 73.87500 18.78125
# 4 13.93750 243.62500 53.75000 21.41250
输出结果解释如下：
最后我们把聚类结果附加到原始数据集中：
#add cluster assigment to original data
final_data <- cbind(USArrests, cluster = km$cluster)
#view final data
head(final_data)
# Murder Assault UrbanPop Rape cluster
#
# Alabama 13.2 236 58 21.2 4
# Alaska 10.0 263 48 44.5 2
# Arizona 8.1 294 80 31.0 2
# Arkansas 8.8 190 50 19.5 4
# California 9.0 276 91 40.6 2
# Colorado 7.9 204 78 38.7 2
优点：
很快的算法能够处理大数据集
缺点：
在执行算法之前需要指定聚类数量对异常值敏感 总结
本文我们讨论了kmeans算法的概念，并在R中给详细实现示例和步骤。
到此这篇关于R语言实现KMeans聚类算法教程的文章就介绍到这了,更多相关R语言KMeans聚类算法内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
--结束END--
本文标题: R语言实现KMeans聚类算法实例教程
本文链接: https://www.lsjlt.com/news/153209.html(转载时请注明来源链接)
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