R语言K-means聚类算法

R 语言的 K-means 聚类算法用起来还挺顺手的，语法简洁，结果也好可视化，适合你想快速试试聚类的时候。它是个“硬聚类”算法，说白了就是每个数据点只能归到一个类里，干脆利落。核心思路也直白——谁离中心点近就归谁，不断迭代优化，直到分组稳定。

代码上你直接用kmeans()就能搞定核心操作。配合factoextra和ggplot2还能画出漂亮的聚类图。数据标准化也别忘了，像scale()函数就是用来消除量纲影响的。嗯，想聚多少类可以先跑个fviz_nbclust()看看，别一拍脑袋瞎选。

不过要提醒一句：初始中心点选得不好，结果跑偏。所以建议多跑几次，或者干脆上K-means++来初始化更稳当。如果你数据里杂音多，那 K-means 不太给力，可以考虑换成DBSCAN或者谱聚类。

，不要忘了把结果保存下来，write.csv()直接出结果表，带着聚类标签，展示都方便。如果你做地理数据、市场细分、图像识别之类的，R 语言的 K-means 还是蛮好用的。想进一步了解的可以去看看这几篇：k-means 聚类、K-Means 聚类算法这些都比较实用。