R语言实现聚类分析及其可视化展示

在R语言中，我们使用`cluster`包来进行聚类分析，并使用`ggplot2`包进行可视化展示。以下是一个简单的示例：

首先，我们需要加载必要的库：

```R

# 加载所需的库

library(cluster)

library(ggplot2)

```

然后，我们使用`kmeans`函数进行聚类分析。假设我们有一组数据，我们想要将其分为3个聚类：

```R

# 创建数据

data <
• data.frame(Age = c(18, 25, 30, 40, 45, 50),

Income = c(50000, 60000, 70000, 80000, 90000, 100000))

# 进行聚类分析

cluster_result <
• kmeans(data, centers = 3)

```

在这个例子中，`kmeans`函数的`centers`参数设置为3，表示我们将数据分为3个聚类。

接下来，我们可以使用`plot`函数绘制聚类结果的散点图：

```R

# 可视化聚类结果

plot(cluster_result$cluster, data[, -1])

```

在这个例子中，`plot`函数的第一个参数是聚类结果的标签（即每个样本的聚类），第二个参数是数据框中的变量（即我们的数据集）。`-1`表示我们不关心这个变量。

最后，我们可以使用`ggplot`函数将散点图转换为热力图：

```R

# 将散点图转换为热力图

p <
• ggplot(data, aes(x=Age, y=Income)) + geom_point() + theme_minimal()

p + geom_tile(color="white", fill="#f3f3f3") + labs(title="Heatmap of KMeans Clustering", x="Age", y="Income")

```

在这个例子中，我们使用了`geom_tile`函数来生成热力图。`color="white"`表示颜色为白色，`fill="#f3f3f3"`表示填充色为浅灰色。

以上就是在R语言中实现聚类分析和可视化展示的基本步骤。