聚类分析实验指导书-R

1、v1.0可编辑可修改数据挖掘实验报告院（部）：专 业：信息管理与信息系统 实验项目： 聚类分析实验班 级：信管112姓 名:学号:_02iiv1.0可编辑可修改聚类分析实验指导书实验目的：1熟悉R语言的相关对象与函数的用法2掌握利用R进行聚类分析的基本步骤实验内容：说明：本实验采用iris 数据集，下面中的数据集如无上下文说明，即是指irisiris以鸢尾花的特征作为数据来源，数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据,每个数据包含4个属性，是在数据挖掘、数据分类中非常常用的测试集、训练集。四个属性分别为：花萼长度、花萼宽带、花瓣长度、花瓣宽度三类分别为：setosa, versico

2、lor, virginica（山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾 ）1对数据集进行初步的统计与分析(1) 数据集的维度-dim dnm (iris)(1 ISO (2) 数据集中的列名-names nairasII Sepal-Length Serai .Widrhrftai.al.5 nSpecies、I(3) 数据集的内部结构-str Str(LE13)-data.:150 mb of 5 variableg：$ 3epL. Leng匚h： Kum俎却W*7弓彩 5. i芟(5 5 勺曳却$ Sepal. Width : rum 3 星3取工合広4 3. 4 29 氛二S Fetal.Lena

3、ch:rum 1.4 1. 4 1.3 1.51.41.71.4I.=1. 41.5S Fetal.Width :Kum 0.2 3.2 0.2 0.20,20.30.20.20.1S Bp5i#js!Fazor w/ 9 levels- . !1 L1 1 1 1 1 1 I(4) 数据集的属性-attributes cribuie# lrib 轟黑SUM1 MS*pH.L.Ijen*tZi* * = spal-HldtJi PeBl -LezsgB1* Pet-Bl.TldtS* MSpeclts3叮1二5t?S.13n_x131上1526_7_L-20工丄c 二2224252t.2122

4、2?WJ祖31)43i73tJD1341421141q詹59弓menClE2EEE67G3E1叮71T314T57777E75SO81B2日aB*日5BSM69出91射的轉鹑笋対1妁Mi102ICA伽i站IOC010?13110ill112113口115iijg】me12112S1154U4ize131311匏11341351319139140141Ui144145(itci1WHr14013雲亡1曹0(I *dAa.frarheia(5) 查看数据集的前五条数据情况 ixis 1:5,Sep 注丄.匸电11时匸11 Sepal. WititliPetal.LengthPetal.WidrhS

5、pecies1.40.2aetataI. g0,2setDa1勺0*2setesal.E0.2setosa1.40.25etosa8(6) 查看数据集中属性前10行数据 rrisl;10f rt&pal.LenerhJfl S.l 4.9 4.? 4.6 5.0 5.4 4.5 5.0 4.4 4.9(7) 显示数据集中每个变量的分布情况-summaryMin.4.3001st Qu.S.100Median5 . BOJtfear.5 . E433rd Qu,6.03IfeX .9031 SLUHEflXy (izi3) ijepal - Lengtl.匕匸匕二.WidLii Mia. :2.

6、000 1st (Ju . :2 . SOO Median t3 x ODO Mean ：3.057 3rd Ju. ：3.300 Max, : 4 . lOQFetal. Lengt-tiMir.1.0001st Qu.i. eooMediaLTL.：35DMean3.7533ra Qti.5. IDOMax B心9DQE -1 aJL . Wzdt-z:Win. :0.1031st Qu.i 0.300Nedian :1L 3ODNear :1.199 3rd Qu.:1.8DD Hax- :2505setosa :50 vei3colcr:S0 vj.r-gz.Tiic a : 5 (8

7、) 数据集列Species中各个值出现频次 匸able(iTisSSp亡ci亡已)setesa versicolor virglnica 5050501(9) 根据列Species画出饼图-pieversicolor(10) 算出列的所有值的方差-var (ir3_2$Sepal.1 0.6056935i(11) 算出列iris$和iris$的协方差-cov eoviriB$Sepal .Lngi:iiriris$ Petal1 1.274315I(12) 算出列iris$和iris$的相关系数-cor cor (irisSSepal _ Length,irlsSFetal. Length)

8、1 0.8717536 I(13) 画出列iris$分布柱状图Histogram of iris$SepaLLength&uanb 心LF45678irisSSepal.Length（14）画出列iris$的密度函数图回回叵1(15) 画出列iris$和iris$的散点图O8_QO 0O 88 Qoo8 OB-8 ey &- o 8 - 08 0 o 8 O 严o8008 80 o-wooQII8UO8O 80 0 8o o _9.U54.irisSSepal I(16) 绘出矩阵各列的散布图-plot2.0304.0ssk a-JIJ l rPw1 jngp1357Q2使用knn包进行Kme

9、ari聚类分析(1) 将数据集进行备份newirisv-iris,将列newiris$Species置为空newiris$Species newiris=lris分 newi ri s Spe c re s=MULL(2) 在数据集newiris上运行Kmean聚类分析，将聚类结果保存在kc中。在kmean函数中，将需要生成聚类数设置为3(kmean(newiris ，3) (rc-kritfHns即3)K-nxanawith 3 Eluatexs o jiecs 50#2wiuir!aun： az1J 5,：510O 25,7=439,83097(isetveen / totaj 55 -21D3t-E nsaiL3 :5epl -匸壬ng匸II. jfi dLliFet = l -LangciiPeraJL. WidrEi1SiODCMO3.4200001-4620000.26000-50000弓 o-ass-fc暑.721-052 O1C 533s.soi-m2a71030799354 9433871wi-aiEiia*AvazL_豆 cazr men-3:11) *clujz-eT*aenzera15 ptDBwithln3sp bscweenss1*19) *ifaulf(3) 创建一个连续表,在三个聚类中分别统计各种花出现的次数-table1235000v