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DAY 8
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影片教學

R語言-分群(clustering)的實戰應用系列 第 8

[Day-8] R語言 - K - means 實作 ( K - means in R.Studio)

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影片程式碼

library(naniar)
data(iris)
any_na(iris) #前置1: chk NA
iris <- iris[,-5]
iris <- scale(iris) #前置2: standard norm 標準化

## k-means ####
#沒寫大多為歐式
library(ClusterR) # WCSS 組內平方和 = SSE = SSW,WCSSE sum(WCSS)
opt_km = Optimal_Clusters_KMeans(iris, max_clusters = 10, initializer = 'random',
                                 criterion = "WCSSE",plot_clusters = T)# random
km = KMeans_rcpp(iris, clusters = 4, num_init = 5, 
                 max_iters = 100, initializer = 'random') # random
km$WCSS_per_cluster 
km_out <- as.data.frame(km$clusters) 
final <- cbind(iris,km_out)

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