R语言k-means聚类、层次聚类、主成分(PCA)降维及可视化分析鸢尾花iris数据集

简介: R语言k-means聚类、层次聚类、主成分(PCA)降维及可视化分析鸢尾花iris数据集

本练习问题包括:使用R中的鸢尾花数据集

(a)部分:k-means聚类

使用k-means聚类法将数据集聚成2组。

画一个图来显示聚类的情况

使用k-means聚类法将数据集聚成3组。

画一个图来显示聚类的情况

(b)部分:层次聚类

使用全连接法对观察值进行聚类。

使用平均和单连接对观测值进行聚类。

绘制上述聚类方法的树状图。

使用R中的鸢尾花数据集k-means聚类

讨论和/或考虑对数据进行标准化。







data.frame(
  "平均"=apply(iris\[,1:4\], 2, mean
  "标准差"=apply(iris\[,1:4\], 2, sd)


在这种情况下,我们将标准化数据,因为花瓣的宽度比其他所有的测量值小得多。

向下滑动查看结果



使用k-means聚类法将数据集聚成2组







使用足够大的nstart,更容易得到对应最小RSS值的模型。

kmean(iris, nstart = 100)


向下滑动查看结果


画一个图来显示聚类的情况







# 绘制数据
plot(iris, y = Sepal.Length, x = Sepal.Width)


为了更好地考虑花瓣的长度和宽度,使用PCA首先降低维度会更合适。

#  创建模型
PCA.mod<- PCA(x = iris)
#把预测的组放在最后
PCA$Pred <-Pred
#绘制图表
plot(PC, y = PC1, x = PC2, col = Pred)

为了更好地解释PCA图,考虑到主成分的方差。

## 看一下主要成分所解释的方差
for (i in 1:nrow) {
  pca\[\["PC"\]\]\[i\] <- paste("PC", i)
}

plot(data = pca,x = 主成分, y = 方差比例, group = 1)

数据中80%的方差是由前两个主成分解释的,所以这是一个相当好的数据可视化。


向下滑动查看结果



使用k-means聚类法将数据集聚成3组







在之前的主成分图中,聚类看起来非常明显,因为实际上我们知道应该有三个组,我们可以执行三个聚类的模型。

kmean(input, centers = 3, nstart = 100)
# 制作数据
groupPred %>% print()



向下滑动查看结果


画一个图来显示聚类的情况







#  绘制数据
plot(萼片长度,萼片宽度, col =pred)

向下滑动查看结果


PCA图

为了更好地考虑花瓣的长度和宽度,使用PCA首先减少维度是比较合适的。







#创建模型
prcomp(x = iris)
#把预测的组放在最后
PCADF$KMeans预测<- Pred
#绘制图表
plot(PCA, y = PC1, x = PC2,col = "预测\\n聚类", caption = "鸢尾花数据的前两个主成分,椭圆代表90%的正常置信度,使用K-means算法对2个类进行预测") +

向下滑动查看结果


PCA双曲线图

萼片长度~萼片宽度图的分离度很合理,为了选择在X、Y上使用哪些变量,我们可以使用双曲线图。







biplot(PCA)

这个双曲线图显示,花瓣长度和萼片宽度可以解释数据中的大部分差异,更合适的图是:

plot(iris, col = KM预测)

评估所有可能的组合。

iris %>%
  pivot_longer()  %>% 
plot(col = KM预测, facet\_grid(name ~ ., scales = 'free\_y', space = 'free_y', ) +

向下滑动查看结果


层次聚类

使用全连接法对观测值进行聚类。







可以使用全连接法对观测值进行聚类(注意对数据进行标准化)。

hclust(dst, method = 'complete')


向下滑动查看结果



使用平均和单连接对观察结果进行聚类。







hclust(dst, method = 'average')
hclust(dst, method = 'single')


向下滑动查看结果


绘制预测图

现在模型已经建立,通过指定所需的组数,对树状图切断进行划分。







#  数据
iris$KMeans预测<- groupPred
# 绘制数据
plot(iris,col = KMeans预测))


向下滑动查看结果


绘制上述聚类方法的树状图

对树状图着色。







type<- c("平均", "全", "单")
for (hc in models) plot(hc, cex = 0.3)




向下滑动查看结果



相关文章
|
2月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 数据可视化
R语言从数据到决策:R语言在商业分析中的实践
【9月更文挑战第1天】R语言在商业分析中的应用广泛而深入,从数据收集、预处理、分析到预测模型构建和决策支持,R语言都提供了强大的工具和功能。通过学习和掌握R语言在商业分析中的实践应用,我们可以更好地利用数据驱动企业决策,提升企业的竞争力和盈利能力。未来,随着大数据和人工智能技术的不断发展,R语言在商业分析领域的应用将更加广泛和深入,为企业带来更多的机遇和挑战。
|
3月前
|
数据可视化 数据挖掘 图形学
R语言基础可视化:使用ggplot2构建精美图形的探索
【8月更文挑战第29天】 `ggplot2`是R语言中一个非常强大的图形构建工具,它基于图形语法提供了一种灵活且直观的方式来创建各种统计图形。通过掌握`ggplot2`的基本用法和美化技巧,你可以轻松地将复杂的数据转化为直观易懂的图形,从而更好地理解和展示你的数据分析结果。希望本文能够为你探索`ggplot2`的世界提供一些帮助和启发。
|
3月前
|
数据可视化 数据挖掘 数据处理
R语言高级可视化技巧:使用Plotly与Shiny制作互动图表
【8月更文挑战第30天】通过使用`plotly`和`shiny`,我们可以轻松地创建高度互动的数据可视化图表。这不仅增强了图表的表现力,还提高了用户与数据的交互性,使得数据探索变得更加直观和高效。本文仅介绍了基本的使用方法,`plotly`和`shiny`还提供了更多高级功能和自定义选项,等待你去探索和发现。希望这篇文章能帮助你掌握使用`plotly`和`shiny`制作互动图表的技巧,并在你的数据分析和可视化工作中发挥更大的作用。
|
21天前
|
数据挖掘 C语言 C++
R语言是一种强大的统计分析工具,提供了丰富的函数和包用于时间序列分析。
【10月更文挑战第21天】时间序列分析是一种重要的数据分析方法,广泛应用于经济学、金融学、气象学、生态学等领域。R语言是一种强大的统计分析工具,提供了丰富的函数和包用于时间序列分析。本文将介绍使用R语言进行时间序列分析的基本概念、方法和实例,帮助读者掌握R语言在时间序列分析中的应用。
40 3
|
6月前
|
数据可视化 数据挖掘 API
【R语言实战】聚类分析及可视化
【R语言实战】聚类分析及可视化
|
2月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
R语言在金融数据分析中的深度应用:探索数据背后的市场智慧
【9月更文挑战第1天】R语言在金融数据分析中展现出了强大的功能和广泛的应用前景。通过丰富的数据处理函数、强大的统计分析功能和优秀的可视化效果,R语言能够帮助金融机构深入挖掘数据价值,洞察市场动态。未来,随着金融数据的不断积累和技术的不断进步,R语言在金融数据分析中的应用将更加广泛和深入。
|
3月前
|
数据可视化
R语言可视化设计原则:打造吸引力十足的数据可视化
【8月更文挑战第30天】R语言可视化设计是一个综合性的过程,需要综合运用多个设计原则来创作出吸引力十足的作品。通过明确目标、选择合适的图表类型、合理运用色彩与视觉层次、明确标注与引导视线以及引入互动性与动态效果等原则的应用,你可以显著提升你的数据可视化作品的吸引力和实用性。希望本文能为你提供一些有益的启示和帮助。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
R语言在数据科学中的应用实例:探索与预测分析
【8月更文挑战第31天】通过上述实例,我们展示了R语言在数据科学中的强大应用。从数据准备、探索、预处理到建模与预测,R语言提供了完整的解决方案和丰富的工具集。当然,数据科学远不止于此,随着技术的不断发展和业务需求的不断变化,我们需要不断学习和探索新的方法和工具,以更好地应对挑战,挖掘数据的潜在价值。 未来,随着大数据和人工智能技术的普及,R语言在数据科学领域的应用将更加广泛和深入。我们期待看到更多创新的应用实例,为各行各业的发展注入新的动力。
|
3月前
|
数据采集 存储 数据可视化
R语言时间序列分析:处理与建模时间序列数据的深度探索
【8月更文挑战第31天】R语言作为一款功能强大的数据分析工具,为处理时间序列数据提供了丰富的函数和包。从数据读取、预处理、建模到可视化,R语言都提供了灵活且强大的解决方案。然而,时间序列数据的处理和分析是一个复杂的过程,需要结合具体的应用场景和需求来选择合适的方法和模型。希望本文能为读者在R语言中进行时间序列分析提供一些有益的参考和启示。
|
3月前
|
资源调度 数据挖掘
R语言回归分析:线性回归模型的构建与评估
【8月更文挑战第31天】线性回归模型是统计分析中一种重要且实用的工具,能够帮助我们理解和预测自变量与因变量之间的线性关系。在R语言中,我们可以轻松地构建和评估线性回归模型,从而对数据背后的关系进行深入的探索和分析。