怎么用R语言做非监督学习

引言

非监督学习是机器学习的一个重要分支，与监督学习不同的是，非监督学习中的训练数据没有标签或类别信息。它主要通过从数据中发现模式、结构和关联等无标签信息，来进行数据的组织、聚类和降维等任务。R语言是一种流行的数据分析和统计建模工具，提供了丰富的非监督学习算法和函数库。本文将介绍如何使用R语言进行非监督学习，并以实例代码演示每种方法的应用和结果。

理解非监督学习

在进行非监督学习之前，我们首先需要理解非监督学习的基本概念和常见任务。非监督学习主要包括聚类、降维和关联规则挖掘等任务。聚类是将数据样本划分为若干个互不相交的组（或簇），使得组内的样本相似度高而组间的样本相似度低。降维是将高维数据转化为低维数据表示，以便于可视化或特征选择。关联规则挖掘是发现数据集中的频繁项集和关联规则，用于揭示事物之间的关联性。

数据准备

在开始非监督学习之前，我们需要准备好适合的数据集。R语言提供了许多内置数据集，也可以从外部文件读取数据。在本文中，我们将使用鸢尾花数据集作为示例数据，该数据集包含了150个鸢尾花的测量数据。

# 导入鸢尾花数据集
data(iris)

# 查看数据集
head(iris)

运行以上代码后，我们可以看到鸢尾花数据集的前几行数据：

该数据集包含了四个特征（Sepal.Length、Sepal.Width、Petal.Length和Petal.Width）和一个类别标签（Species）。

聚类分析

聚类是一种常见的非监督学习任务，主要用于发现数据中的群组或簇。R语言提供了多种聚类算法，其中最常用的是K均值聚类和层次聚类。

K均值聚类

K均值聚类是一种基于距离的聚类算法，它将数据样本划分为K个互不相交的簇。每个簇具有一个代表性的中心点，称为聚类中心或质心。K均值聚类的核心思想是最小化各样本与所属簇中心的距离平方和。

下面的代码演示了如何使用K均值聚类对鸢尾花数据进行聚类分析：

# 导入K均值聚类算法
library(stats)

# 提取待聚类的特征
features <- iris[, 1:4]

# 运行K均值聚类算法
kmeans_result <- kmeans(features, centers = 3)

# 查看聚类结果
kmeans_result$cluster

上述代码中，我们首先导入了R语言的stats库，然后提取了鸢尾花数据集中的前四个特征作为聚类的输入数据。接下来，我们使用kmeans()函数对数据进行聚类，将样本划分为3个簇。最后，我们通过kmeans_result$cluster查看了每个样本所属的簇。

运行结果如下：

“`r
[1] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
[38] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
[75] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2