聚类分析中的可视化
第一步：安装和加载聚类分析R包-factoextra
library(pacman)
p_load(factoextra)
第二步：导入数据集，采用R语言自带的USArrests
# 导入数据集
data("USArrests")
# 数据集理解
?USArrests
# 数据集检视
head(USArrests)
第三步：数据集准备与处理，对数据集做标准化处理，每列转换为均值为0，标准差为1
df <- scale(USArrests)
head(df, 10)
第四步：聚类分析及可视化。
不管是层次聚类还是划分聚类，都要寻找一个距离度量。然后根据计算后的距离，采用不同的策略进行数据集的汇聚。
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 增强型分层聚类和可视化
res.hc <- eclust(df, "hclust")
fviz_dend(res.hc, rect = TRUE) # 树图
fviz_cluster(res.hc) # 散点图
fviz_silhouette(res.hc) # 轮廓图
分层树图
聚类散点图
轮廓图
4.3 增强型K均值聚类和可视化
res.km <- eclust(df, "kmeans", nstart = 25) #聚类的散点图
fviz_gap_stat(res.km$gap_stat) # 不同K值下Gap 统计图，指导选择最佳K值
fviz_silhouette(res.km) # 轮廓图，每种聚类下面的分布情况
聚类散点图
不同K值Gap统计图
轮廓图
k均值结果可视化的其他表示方式
p_load(cluster, fpc)
plotcluster(USArrests, res.km$cluster)
clusplot(USArrests, res.km$cluster, color=TRUE, shade=TRUE,
labels=2, lines=0)
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