r语言kmeans聚类在哪个安装包

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1、关键点
系统聚类分析与动态聚类分析的比较：
a.系统聚类分析
#系统聚类一次形成之后就不能再改变 这需要一次分得比较准确 对分类的方法有很高的要求
#相应的计算量也会很大比如Q型系统聚类法聚类的过程是在样本间距离矩阵的基础上进行的
#当样本容量很大时 需要占用足够的计算机内存 而且在并类过程中 需要将每类样本和其他样本间的距离
#逐一加一比较 以决定应该合并的类别 需哟很长的计算时间
b.动态聚类分析
#动态聚类法又称为 逐步聚类法 基本思想是 开始先粗略地分一下类 然后按照某种最优原则修改不合理的分类
#直至类分得比较合理为止 适用于大样本的Q型聚类分析

2、函数
#R语言中提供的动态聚类分析的函数 kmeans()函数
#kmeans()函数采用的是K-均值方法 是采用逐个修改的方法

#kmeans()函数形式 kmeans(x,centers,iter.max=10,nstart=1,algorithm=c())
#x是由数据构成的矩阵或者数据框 centers是聚类的个数或者是初始类的中心
#iter.max是最大迭代次数缺省时为10
#nstart随机集合的个数(当centers为聚类的个数时)
#algorithm为动态聚类的算法 “Hartigan-Wong"（缺省时）, "Lloyd","Forgy", "MacQueen

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