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使用R在Power BI中进行群集
我已经使用了 K均值聚类方法来显示鸢尾花的不同种类。
关于数据集： 鸢尾花数据集具有5个属性（头长，萼片宽度，瓣宽，瓣长，种类）。这3个不同的物种被命名为Setosa， Versicolor和Virginica。可以看出，每个物种的花瓣长度和花瓣宽度相似，因此我考虑了x轴的花瓣长度和y轴的花瓣宽度来绘制图形。
K均值聚类：  K均值是一种非分层的迭代聚类技术。在此技术中，我们首先将数据点随机分配给聚类。我们知道我们的数据集中有3种不同的物种，因此我采用了3个聚类。该算法将开始将每个数据点分配给这3个群集。然后，使用“ Eluclidian空间”计算每个数据点到分配的聚类质心的距离。根据距离重新排列质心。反复进行此过程，直到群集变得稳定并且没有要移动的数据点为止。
R视觉： 在视觉中，我们可以看到聚类后物种如何分离。这里1是Setosa，群集2是Versicolor，群集3是Virginica。 我们还可以看到该算法在Versicolor和Virginica中错误地分配了几个数据点。
缺点： 在聚类后，我们发现在Versicolor中几乎看不到属于Setosa的数据点，反之亦然。但是，这种聚类更适合无监督学习以及拥有大量数据集的情况。
码：
require（'ggplot2'）
库（ggplot2）
set.seed（20）
iris < -kmeans（dataset [，3：4]，3，nstart = 20）
簇<-as.factor（iris $ cluster）
ggplot（dataset， aes（PetalLength，PetalWidth， color = Clusters））+ geom_point（形状= 17，大小= 4）
题库

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关键词：Power wer ggplot2 dataset require