# 生成数据
x1 <- seq(0,pi,length.out=100)
y1 <- sin(x1) + 0.1*rnorm(100)
x2 <- 1.5+ seq(0,pi,length.out=100)
y2 <- cos(x2) + 0.1*rnorm(100)
data <- data.frame(c(x1,x2),c(y1,y2))
names(data) <- c('x','y')
# 用K均值聚类
model1 <- kmeans(data,centers=2,nstart=10)
library(ggplot2)
p <- ggplot(data,aes(x,y))
p + geom_point(size=2.5,aes(colour=factor(model1$cluster)))+
opts(legend.position='top')
# 用fpc包中的dbscan函数进行密度聚类
library('fpc')
model2 <- dbscan(data,eps=0.6,MinPts=4)
p + geom_point(size=2.5, aes(colour=factor(model2$cluster)))+
opts(legend.position='top')
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