K - means implementation in R

Summary

The video is abnormal, and we are working hard to fix it.
Please replace the link and try again.

Takeaways

• 😀 K-means 聚类是一种常用的无监督学习算法，用于根据数据的相似性将数据分为不同的类别。
• 😀 使用 R 语言实现 K-means 聚类时，首先需要加载并查看数据，以确定适合聚类的数值列。
• 😀 通过 `read.csv()` 函数导入数据，可以方便地将 CSV 文件转换为 R 中的数据框。
• 😀 `str()` 和 `summary()` 函数可以帮助快速了解数据的结构和基本统计信息。
• 😀 聚类的核心是选择合适的特征（如行程长度、速度、空闲时间等），这些特征有助于分组。
• 😀 在使用 K-means 聚类时，`kmeans()` 函数是核心函数，`centers` 参数决定了聚类的数量。
• 😀 通过执行 K-means 聚类后，可以获得每个数据点的聚类标签，表示该数据点属于哪个类别。
• 😀 K-means 聚类的结果包括每个聚类的中心、各个数据点的聚类分配以及聚类的总内聚度。
• 😀 在选择聚类数量时，可以使用肘部法则（Elbow Method）来帮助确定最佳的聚类数。
• 😀 聚类结果不仅可以帮助分析数据，还能为进一步的决策和分析提供支持，比如优化 Uber 乘车数据的服务。
• 😀 了解 K-means 聚类的基本原理和 R 中的实现步骤，可以为数据分析和机器学习应用打下基础。

The video is abnormal, and we are working hard to fix it.
Please replace the link and try again.