前言
本文講解如何使用R語言進行 KMeans 均值聚類分析，並以一個關於人口出生率死亡率的例項演示具體分析步驟。
聚類分析總體流程
1. 載入並瞭解資料集；
2. 呼叫聚類函式進行聚類；
3. 檢視聚類結果描述；
4. 將聚類結果圖形化展示；
5. 選擇最優center並最終確定聚類方案；
6. 圖形化展示不同方案效果並提交分析報表。
人口出生/死亡率聚類分析 - K均值聚類
1. 載入並瞭解資料集
1.1 從網上下載一份txt格式的關於人口出生率統計的資料(countries.txt)。其內容大致如下：
1.2 載入資料集countries.txt：
1.3 檢視相關檔案資訊，如維度，檔案具體內容：
1.4 給資料集行列改名，並檢視改名後的結果：
1.5 畫出所有樣本點：
2. 呼叫聚類函式進行聚類
kmeans 函式的原型為：kmeans (x, centers, iter.max=10, nstart=1, alogorithm=c("Hartigan-Wong", "Lloyd", "For-gy", "MacQueen"))。
這裡解釋下函式 kmeans 中的幾個形參：
- x：進行聚類分析的資料集；
- centers：簇個數；
- iter.max：最大迭代次數；
- nstart：選擇隨機中心點的次數 (選擇結果最優的那次隨機質心)；
- alogorithm：具體實現演算法。預設為Hartigan-Wong。
3. 檢視聚類結果
結果內容從上至下分別為：
- 每個簇的樣本數；
- 每個簇的質心；
- 每個樣本的聚類結果；
- 本次聚類的相關統計資訊：包含組內平方和，總平方和，組間平方和，以及組間平方和/總平方和。顯然它越大越好；
- 最下面的那部分是指聚類結果資料集fit_km1中的各個變數(也即上面的那些資訊，如fit_km1$size就等於3)。
4. 將聚類結果圖形化展示
5. 選擇最優center並最終確定聚類方案
很顯然，當k超過了8之後，聚類的結果波動就不大了。
可做圖形象化的展示此現象：
6. 用 k=8 進行聚類，然後看看和中國屬於一類的國家有哪些。
小結
除了 k 的大小，還可以通過調整迭代次數、選擇中心點次數、重新實現演算法等方式實現最優聚類。
另外，本文所講的只是最為經典的KMeans聚類，更多更好玩的聚類演算法，請查閱相關論文或相關R語言包的說明文件。