R语言实现的kmeans聚类

人工智能大模型讲师培训咨询叶梓 2023-01-13 01:08:31

课时名称	课时知识点
R语言实现的kmeans聚类	每节课大约20分钟左右

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一、什么是聚类我们知道“物以类聚，人以群分”，这里并不是分类问题，而是聚类问题。两者主要区别在于，分类是将一组数据根据不同的类区分，已经知道有哪些类，也就是数据已经有了类的标签。而聚类是一种事先不知道有多少类，通过算法学习，分出来了一些类别。因此，分类跟聚类分别属于有监督学习和无监督学习的范畴。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。市场营销中，有时候需要对客户进行分类，可通过如下信息：家庭收入、住房面积、户主职业、据城区距离对客户进行分类。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。二、k-means聚类算法介绍 k 指的是初始规定要将数据集分成的类别，means是各类别数据的均值作为中心点。算法步骤为： 1.初始设置要分成的类别 k ，及随机选取数据集中 k 个点作为初始点； 2.根据相似性度量函数将其他点与初始点做比较，离哪个值近就分到哪一个类； 3.将分出来的 k 类

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基于王斌会《多元统计分析及R语言建模》第7章第3节聚类分析。主要介绍聚类分析的kmeans聚类法，以及相关算例。提示：视频不完整

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