这两天一直在处理一组数据，探索合适的聚类方法以达到期望的目标，发现基于R现有的常用数据挖掘包（参考帖子http://blog.sina.com.cn/s/blog_99dc1f0a0102vysy.html）的几乎所有算法均不能达到我想要的效果{:3_58:}。。

现在的很是迷茫埃。{:3_55:}求助高手一探究竟。。ps：尝试了去除极端值依旧无法实现

数据的横纵坐标代表的是数据的两个价值维度，数据点越靠近右上角则越优。很明显有三处是集中比较密集的区域，所以我预想的聚类效果应该是这样的：

又或者是这样的分成两类：

然而实际上用kmeans聚出来的是这样的：kmeans(test,3)

一定是我的代码有问题所以我改了下，调整为kmeans(test,3,nstart=30)结果是这样的：

感觉kmeans不靠谱，又用基于密度的dbscan算法试了下：
dbscan(test, eps = 0.01, MinPts = 10)

嗯效果很拙劣。。又试了下传说中的SVM算法，结果是这样的：

很迷茫，求论坛大神指点。。
这是数据