R语言多元分析系列之五：聚类分析（完） | R blogs / lang

二、K均值聚类
K均值聚类又称为动态聚类，它的计算方法较为简单，也不需要输入距离矩阵。首先要指定聚类的分类个数N，随机取N个样本作为初始类的中心，计算各样本与类中心的距离并进行归类，所有样本划分完成后重新计算类中心，重复这个过程直到类中心不再变化。

在R中使用kmeans函数进行K均值聚类，centers参数用来设置分类个数，nstart参数用来设置取随机初始中心的次数，其默认值为1，但取较多的次数可以改善聚类效果。model2$cluster可以用来提取每个样本所属的类别。

model2=kmeans(data,centers=3,nstart=10)

使用K均值聚类时需要注意，只有在类的平均值被定义的情况下才能使用，还要求事先给出分类个数。一种方法是先用层次聚类以决定个数，再用K均值聚类加以改进。或者以轮廓系数来判断分类个数。改善聚类的方法还包括对原始数据进行变换，如对数据进行降维后再实施聚类。

cluster扩展包中也有许多函数可用于聚类分析，如agnes函数可用于凝聚层次聚类，diana可用于划分层次聚类，pam可用于K均值聚类，fanny用于模糊聚类。