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基于R做聚類分析
2018-06-09
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基于R做聚類分析

一 數(shù)據(jù)集

setwd("C://Users//admin//Desktop//DATA") #設(shè)置路徑
Iris=read.table("Iris.txt")
names(Iris)=c("v1","v2","v3","v4","label") #設(shè)置變量名
var=Iris$label #將標(biāo)簽賦予var

var=as.character(var)  #將var轉(zhuǎn)換為字符型 

二 K-Medoids聚類
K-中心點(diǎn)算法與K-均值算法在原理上十分接近，主要區(qū)別在于在選取每個(gè)類別的中心點(diǎn)時(shí)，K-中心點(diǎn)算法在類別內(nèi)選取到其余樣本距離之和最小的樣本為中心。
K-中心點(diǎn)算法在R中的軟件包為Cluster主要函數(shù)為pam (). 

install.packages("cluster")
library(cluster)

kc=pam(Iris[,-5],3) #去掉標(biāo)簽 print(kc)
kc=pam(Iris[,-1],3,cluster.only=TRUE) #顯示聚類結(jié)果 print(kc)


Medoids:該項(xiàng)指明聚類完成時(shí)聚類完成的各類別的中心點(diǎn)分別是哪幾個(gè)樣本點(diǎn)，它們的變量取值為多少。
Objective function:該項(xiàng)給出了build和swap兩個(gè)過程中目標(biāo)方程的值。其中，build過程用于在未指定初始中心點(diǎn)情況下，對于最優(yōu)初始中心點(diǎn)的尋找；而swap過程則用于在初始中心點(diǎn)的基礎(chǔ)上，對目標(biāo)方程尋找其能達(dá)到局部最優(yōu)類別劃分狀態(tài)。

三 EM聚類 

library(mclust)
fit_em=Mclust(Iris[,-5])
summary(fit_em)
fit_em=mclustBIC(Iris[,-5]) # 第二個(gè)聚類函數(shù)
BICsum=summary(fit_em,data=Iris[,-5])
	

		 
	


	

		這里有聚類結(jié)果可視化展示，不過對于高維數(shù)據(jù)，打算再研究一下。

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') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調(diào)，回調(diào)的第一個(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對象，之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)配置參數(shù)為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }