确定 R 中的集群成员资格答案

【问题标题】：Determine cluster membership in R确定 R 中的集群成员资格
【发布时间】：2016-01-24 09:33:58
【问题描述】：

这是我在 kmeans 之前的向量 -

> sort(table(mydata))
mydata
23  7  9  4 10  3  5  8  2  1 
 1  3  3  4  5  6  6  6  7  9

km <- kmeans(mydata, centers = 10)

在kmeans之后 -

> sort(table(km$cluster))
km$cluster
 1  6  7  3  5  2  4 10  8  9 
 1  3  3  4  5  6  6  6  7  9

显然，我所有的 1 都存储在集群 9 中，所有 2 都存储在集群 8 中，依此类推。

我可以使用 R 找到特定数字所属的集群吗？说，找到我的 1 所在的集群？

【问题讨论】：

标签： r cluster-analysis k-means

【解决方案1】：

$cluster 的值以与原始数据相同的顺序返回。

mydata <- rep(c(23,7,9,4,10,3,5,8,2,1), c(1,3,3,4,5,6,6,6,7,9))
sort(table(mydata))
# mydata
# 23  7  9  4 10  3  5  8  2  1 
#  1  3  3  4  5  6  6  6  7  9 

km <- kmeans(mydata, centers = 10) 
unique(cbind(value=mydata, clust=km$cluster))
#       value clust
#  [1,]    23     9
#  [2,]     7     5
#  [3,]     9     7
#  [4,]     4     4
#  [5,]    10     1
#  [6,]     3    10
#  [7,]     5     2
#  [8,]     8     8
#  [9,]     2     6
# [10,]     1     3

在这里，我刚刚使用 cbind 重新加入了两者，并使用 unique 消除了所有的重复数据，因为您拥有如此离散的数据。

【讨论】：

【解决方案2】：

扩展 MrFlick 的答案（赞成），如果您希望以编程方式获取集群编号，您也可以这样做（利用 magrittr 包，以摆脱所有这些嵌套括号）：

library(magrittr)
data.point <- 5  # put the data point here
cluster.no <- c(mydata==data.point)  %>% which %>% km$cluster[.] %>% unique

例子：

library(magrittr)
set.seed(42)  # for reproducibility
mydata <- rep(c(23,7,9,4,10,3,5,8,2,1), c(1,3,3,4,5,6,6,6,7,9))
km <- kmeans(mydata, centers = 10) 

data.point <- 23
c(mydata==data.point)  %>% which %>% km$cluster[.] %>% unique
# 8
data.point <- 10
c(mydata==data.point)  %>% which %>% km$cluster[.] %>% unique
# 1

【讨论】：