Ⅰ 聚类分析
在没有先验知识的情况下，对样本按各自的特性来进行合理的分类
聚类分析：不需要先知道所属类别就可以实现按各自特性的分类
聚类分析有两种主要计算方法，分别是凝聚层次聚类（Agglomerative hierarchical method）和K均值聚类（K-Means）
（1）层次聚类首先要定义样本之间的距离关系，距离较近的归为一类，较远的则属于不同的类。
（2）K均值聚类不需要计算距离，但要求事先给出分类个数
ris数据集包含5个方面的信息，为了探索聚类分析，所以采用前4个变量作为模型前期数据，使用species作为聚类模型结果的验证。
（1）首先提取iris数据中的4个数值变量，然后计算其欧氏距离矩阵。
（2）然后将矩阵绘制热图，从图中可以看到颜色越深表示样本间距离越近·
从图中可以看到颜色越深表示样本间距离越近。大致上可以区分出三到四个区块，其样本之间比较接近。
使用hclust完成数据集的层次聚类，plot函数可以查看聚类结果
使用cutree函数提取每个样本所属的类别
到此就完成了150个数据的类别划分
可视化展现层次聚类结果
setose品种聚类很成功，但有一些virginica品种的花被错误和virginica品种聚类到一起
使用kmeans函数进行K均值聚类
centers参数用来设置分类个数，
nstart参数用来设置取随机初始中心的次数，其默认值为1，但取较多的次数可以改善聚类效果
K均值聚类后，数据集的结果为：
如果聚类正确的话，圆形点对应红色；三角形对应蓝色；方框对应绿色
K均值聚类setose品种聚类比较好，但有一些virginica品种的花被错误和virginica品种聚类到一起