聚类分析有很多种， 效果好不好大概要根据数据特征来确定。最常见的是kmeans法聚类

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也可以用mclust

> install.packages("mclust") 试开URL’http://cloud.r-project.org/bin/windows/contrib/2.14/mclust_4.0.zip' Content type 'application/zip' length 2371233 bytes (2.3 Mb) 打开了URL downloaded 2.3 Mb 程序包‘mclust’打开成功，MD5和检查也通过 下载的程序包在         C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\RtmpiIyw2o\downloaded_packages里 > fit <- Mclust(data_in)         > summary(fit) ---------------------------------------------------- Gaussian finite mixture model fitted by EM algorithm  ---------------------------------------------------- Mclust XXX (elliposidal multivariate normal) model with 1 component:  log.likelihood   n    df     BIC         1616504 263 33410 3046843 Clustering table:   1  263  > fit$  // 按下Tab键，有以下选项 fit$call           fit$modelName      fit$n              fit$d              fit$G               fit$BIC            fit$bic            fit$loglik         fit$df             fit$parameters      fit$classification fit$uncertainty > plot(fit, what="classification") // http://www.statmethods.net/advstats/cluster.html

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本文题目：R语言聚类分析-创新互联
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