R语言实现鸢尾花iris的层次/系统聚类、kmeans聚类
目录
聚类相关理论
动态聚类vs系统聚类
基本思想
基本操作步骤_系统聚类
基本操作步骤_动态聚类
重要距离
R语言代码实现_层次聚类
R语言代码实现_kmeans聚类
R语言代码实现_KNN聚类
聚类相关理论
聚类分析是研究分类问题的多元统计方法。主要分为层次聚类（即系统聚类）和动态聚类。
合理的聚类的关键：使得同一类别内的观测尽可能地“相似”，但不同类别之间有明显区分。
动态聚类vs系统聚类系统聚类法是一种比较成功的聚类方法。然而当样本点数量十分庞大时，则是一件非常繁重的工作，且聚类的计算速度也比较慢。比如在市场抽样调查中，有4万人就其对衣着的偏好作了回答，希望能迅速将他们分为几类。这时，采用系统聚类法就很困难，而动态聚类法就会显得方便，适用。动态聚类使用于大型数据。
基本思想系统聚类：先将n个样品各自看成一类，然后规定样品之间的“距离”和类与类之间的距离。选择距离最近的两类合并成一个新类，计算新类和其它类（各当前类）的距离，再将距离最近的两类合并。这样，每次合并减少一类，直至所有的样品都归成一类为止。
动态聚类：选取若干个样品作为凝聚点，计算每个样品和凝聚点的距离，进行初始分类，然后根据初始分类计算其重心，将重心作为新的凝聚点再进行第二次分类，一直到所有样品不再调整为止。
基本操作步骤_系统聚类1. 计算
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