非常复杂的公式原理我也说不清楚,简单的说
k-均值聚类 对所有聚类的变量有个要求就是必须是连续性数值变量
既然是连续性数值变量,那么就可以就求出n个变量的均值点,
然后将每个个案的变量均值与总体的均值点在空间中比较,就可以找出位置上接近的点作为一类
这个就是大概的原理了,
不过用这个方法还有个难点 是需要自己指定聚类的类别数量,通常可以先采用系统聚类法 初步看大致聚成几类,然后再用这个方法进一步确认比较一下