聚类分析

Here is analysis:

  # ?AirPassengers
  # ?kmeans
  
  head(AirPassengers)

## [1] 112 118 132 129 121 135

  # 重构数据
  ap.data <- t(mapply(function(i){AirPassengers[(12*(i-1)+1):(i*12)]},1:12))
  # 标准化曲线
  ap.data.std <- t(apply(ap.data,1,function(x){(x-min(x))/(max(x)-min(x))}))
  # 使用kmeans函数进行聚类，假定分成两类
  kOut <- kmeans(ap.data.std, centers=2, nstart=20, iter.max=200)
  # 聚类统计情况如下
  table(kOut$cluster)

## 
## 1 2 
## 8 4

  # 设置类标签
  ap.data.std <- cbind(ap.data.std, kOut$cluster)
  # 画出曲线图
  plot(1:12,1:12,col='white',ylim=c(0,1),xlab="年份",ylab="标准化值")
  for(i in 1:nrow(ap.data.std))
  {
      lines(1:12,ap.data.std[i,1:12],col=ap.data.std[i,13]+2)
  }
  legend(1,1,c("类1","类2"),lty=1,col=c("blue","green "))