安装包及数据准备

在计算之前，首先安装两个安装包

library(ggplot2)

library(ggfortify)

library(cluster)

加载安装包

library(ggplot2)
library(ggfortify)
library(cluster)

查看前6条数据

head(iris)

##   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
## 2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
## 3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
## 4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
## 5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
## 6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa

##iris数据集基本情况

聚类分析的可视化

k-means聚类

autoplot(kmeans(USArrests,3),data = USArrests)

##k聚类的聚类图

##从上图可以看出，不同的类别用不同的颜色分开，清晰的画出了3个类。

此外，我们可以给每个点添加标签。

autoplot(kmeans(USArrests,3),data = USArrests,label = TRUE,label.size=3)

##添加标签的聚类图

也可以用其他类型的聚类方法

library(cluster)
autoplot(clara(iris[-5],3))

##其他方法聚类图

有时候，这样的聚类图显得有些简单，我们可以再把图形做的美观一些，比如，用线段把每个类圈出来，并给予不同的颜色。也可以用圆画出来。

autoplot(fanny(iris[-5],3),frame = TRUE)

##线段圈出每个类

autoplot(pam(iris[-5],3),frame.type='norm')

##圆圈出每个类