##高级方法##
##library(factoextra)
##library(cluster)
##dat3 <- read.xlsx(file='jlData.xlsx', encoding = "UTF-8",sheetName='Sheet3')
##head(dat3,n=6)
##dat3=na.omit(dat3)
##str(dat3)
##desc_stats=data.frame(Min=apply(dat3[,-1],2,min),##
## Med=apply(dat3[,-1],2,median),##
##Mean=apply(dat3[,-1],2,mean), ##
##SD=apply(dat3[,-1],2,sd),##
##Max=apply(dat3[,-1],2,max)##
##)##
##desc_stats=round(desc_stats,1)
##head(desc_stats,7)
##df=scale(desc_stats)
##res=get_clust_tendency(df,6,graph = TRUE)
##res$hopkins_stat
##res$plot
##set.seed(123)
##gap_stat=clusGap(df,FUN=kmeans,nstart=4,K.max = 6,B=500)
##fviz_gap_stat(gap_stat)
##set.seed(123)
##km.res=kmeans(df[,-1],3,nstart = 25)
##str(km.res)
##head(km.res$cluster,5)
##km.res1=as.matrix(km.res)
##km.res2=as.list(km.res1)
##fviz_cluster(km.res,dat3)##