Изучение кластеризации средних значений в R Studio: подробное руководство с примерами кода

Кластеризация средних значений – популярный метод, используемый в анализе данных и машинном обучении без учителя для группировки схожих точек данных. В этой статье мы углубимся в мир средней кластеризации с помощью R Studio, мощной интегрированной среды разработки (IDE) для программирования на R. Мы рассмотрим различные методы средней кластеризации вместе с примерами кода, чтобы продемонстрировать их реализацию. Итак, начнём!

Содержание:

  1. Что такое кластеризация по средним значениям?
  2. Кластеризация K-средних
    • Метод 1. Использование функции kmeans()
    • Метод 2. Использование функции kmeans() с пользовательской инициализацией
  3. Кластеризация PAM
    • Метод 1. Использование функции pam()
    • Метод 2: определение оптимального количества кластеров с помощью функции Silhouette()
  4. Нечеткая кластеризация C-средних
    • Метод 1. Использование функции cmeans()
    • Метод 2: оценка качества кластеризации с помощью функции cmeans.model()
  5. Агломеративная иерархическая кластеризация
    • Метод 1. Использование функции hclust()
    • Метод 2: визуализация дендрограмм с помощью функцииplot()
  6. Кластеризация DBSCAN
    • Метод 1: использование функции dbscan()
    • Метод 2: обработка зашумленных точек данных с помощью параметров eps и minPts
  7. Заключение

Метод 1. Использование функции kmeans():
Пример кода:

# Load the required library
library(stats)
# Generate random data
set.seed(123)
data <- matrix(rnorm(200), ncol = 2)
# Perform k-means clustering
kmeans_result <- kmeans(data, centers = 3)
# Print the cluster assignments
print(kmeans_result$cluster)

Метод 2. Использование функции kmeans() с пользовательской инициализацией:
Пример кода:

# Generate random data
set.seed(123)
data <- matrix(rnorm(200), ncol = 2)
# Custom initialization
initial_centers <- matrix(rnorm(6), ncol = 2)
# Perform k-means clustering with custom initialization
kmeans_result <- kmeans(data, centers = initial_centers)
# Print the cluster assignments
print(kmeans_result$cluster)

Метод 1. Использование функции pam():
Пример кода:

# Load the required library
library(cluster)
# Generate random data
set.seed(123)
data <- matrix(rnorm(200), ncol = 2)
# Perform PAM clustering
pam_result <- pam(data, k = 3)
# Print the cluster assignments
print(pam_result$clustering)

Метод 2: определение оптимального количества кластеров с помощью функции Silhouette():
Пример кода:

# Load the required library
library(cluster)
# Generate random data
set.seed(123)
data <- matrix(rnorm(200), ncol = 2)
# Evaluate clustering quality using silhouette method
sil <- silhouette(pam_result$clustering, dist(data))
# Print silhouette widths
print(sil[, "width"])

Метод 1. Использование функции cmeans():
Пример кода:

# Load the required library
library(e1071)
# Generate random data
set.seed(123)
data <- matrix(rnorm(200), ncol = 2)
# Perform fuzzy c-means clustering
fcm_result <- cmeans(data, centers = 3)
# Print the cluster memberships
print(fcm_result$membership)

Метод 2: оценка качества кластеризации с помощью функции cmeans.model():
Пример кода:

# Load the required library
library(e1071)
# Generate random data
set.seed(123)
data <- matrix(rnorm(200), ncol = 2)
# Perform fuzzy c-means clustering
fcm_result <- cmeans(data, centers = 3)
# Evaluate clustering quality using partition coefficient and separation index
clustering_quality <- cmeans.model(data, fcm_result$centers, fcm_result$membership)
# Print clustering quality measures
print(clustering_quality$pc)
print(clustering_quality$si)

Метод 1. Использование функции hclust():
Пример кода:

# Generate random data
set.seed(123)
data <- matrix(rnorm(200), ncol = 2)
# Perform agglomerative hierarchical clustering
hclust_result <- hclust(dist(data))
# Print the cluster assignments
print(cutree(hclust_result, k = 3))

Метод 2. Визуализация дендрограмм с помощью функцииplot():
Пример кода:

# Generate random data
set.seed(123)
data <- matrix(rnorm(200), ncol = 2)
# Perform agglomerative hierarchical clustering
hclust_result <- hclust(dist(data))
# Visualize the dendrogram
plot(hclust_result)

Метод 1. Использование функции dbscan():
Пример кода:

# Load the required library
library(dbscan)
# Generate random data
set.seed(123)
data <- matrix(rnorm(200), ncol = 2)
# Perform DBSCAN clustering
dbscan_result <- dbscan(data, eps = 0.3, minPts = 5)
# Print the cluster assignments
print(dbscan_result$cluster)

Метод 2. Обработка зашумленных точек данных с помощью параметров eps и minPts:
Пример кода:

# Load the required library
library(dbscan)
# Generate random data with noise
set.seed(123)
data <- rbind(matrix(rnorm(200), ncol = 2), matrix(rnorm(10, mean = 10), ncol = 2))
# Perform DBSCAN clustering with noise handling
dbscan_result <- dbscan(data, eps = 0.3, minPts = 5)
# Print the cluster assignments (excluding noise)
print(dbscan_result$cluster[dbscan_result$cluster != 0])

В этой статье мы рассмотрели различные методы кластеризации по средним значениям в R Studio. Мы рассмотрели популярные алгоритмы, такие как кластеризация K-средних, кластеризация PAM, нечеткая кластеризация C-средних, агломеративная иерархическая кластеризация и кластеризация DBSCAN. Для каждого метода мы предоставили примеры кода, демонстрирующие их реализацию. Используя эти методы, вы можете эффективно группировать схожие точки данных и получать ценную информацию из своих данных. Удачной кластеризации!