在 R 中的 PAM 聚类分析的平方和内计算

Question

我正在用 R 中的 PAM 进行聚类分析。我用 vegdist() 计算了我的数据的高尔距离，用 pam() 计算了一个聚类变量效果很好。现在我需要一个度量来确定正确的 k。我知道的方法是直观地比较不同 ks 的内平方和。如何从一系列 PAM 迭代中获取 WSS 以比较绘图中的总和，类似于 kmeans 的这个示例？ http://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/137758_a80b40255fdd440ab76b41a646a6c482.html#loops

Answer 1

PAM 不优化 WSS。 WSS 是 k-means 目标。

改为使用 PAM 目标（在文献中可能称为 TD？）

有关objective 字段，请参阅?[pam.object][1]：

objective

pam算法第一步和第二步后的目标函数。

请注意，与 WSS 类似，objective 应该随着 k 的增加而减小。因此，您不能只选择最小值，而是应该在图中寻找拐点。

由于 PAM 是随机的，您可能希望多次运行每个 k，并只保留最佳结果。