注册有好礼如何对聚类分析做可视化？
2020-12-28 10:36:59 阅读（235）
问题是，当数据没有标签或少量标签时，我们需要使用聚类分析来找到数据模式。了解聚类分析的结果或效果，如何可视化聚类分析？解决方案的第一步：安装和加载聚类分析R包-factoextralibrary(pacman)p_load(factoextra)第二步:导入数据集，使用R语言自带的USArests#导入数据集data("USArrests")#理解数据集？USArrests#数据集检查head(USArrests)第三步:数据集的准备和处理，数据集的标准化处理，每列为0，标准差为1df<-scale(USArrests)head(df,第四步：聚类分析及可视化。无论是层次聚类还是分类聚类，都要找到距离度量。然后根据计算后的距离，采用不同的策略收集数据。4.1基于相关系数的距离度量和可视化res.dist<-get_dist(df,method="pearson")head(round(as.matrix(res.dist),2))[,1:6]#可视化相关系数矩阵fviz__dist(res.dist,lab_size=8)4.2增强分层聚类和可视化res.hc<-eclust(df,"hclust")fviz_dend(res.hc,rect=TRUE)#树图fviz_____cluster(res.hc)#fviz_散点图silhouette(res.hc)#轮廓图分层树图聚类散点图轮廓图4.3增强K平均值聚类和可视化res.km<-eclust(df,"kmeans",nstart=25)#聚类散点图fviz_gap_stat(res.km$gap_stat)#Gap统计图在不同K值下指导选择最佳K值fviz_silhouette(res.km)#轮廓图，各聚类下的分布情况聚类散点图不同K值Gap统计图轮廓图K平均结果可视化的其他表达方式p_load(cluster,fpc)plotcluster(USArrests,res.km$cluster)clusplot(USArrests,res.km$cluster,color=TRUE,shade=TRUE, labels=2,lines=0)如何查看聚类结果的详细信息，如何对K均值聚类的中心点进行可视化分析
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