【问题标题】:how to rank the characteristic of cluster in r如何在r中对集群的特征进行排名
【发布时间】:2017-01-18 06:46:41
【问题描述】:

这是通过k-means函数进行聚类分析的结果。

>weseg2<-read.csv("WE_SEG DATA.csv",header=TRUE)

>training.data2<-scale(weseg2)

>aaaa<-kmeans(training.data2, centers=4, iter.max=10000, nstart=20)

我想知道每个集群有什么特点。 所以我得到了每个变量的平均值。 这是我计算变量平均值的代码。

第一个聚类的平均值

>rank1<-colMeans(training.data2[aaaa$cluster==1,])

第二个聚类的平均值

>rank2<-colMeans(training.data2[aaaa$cluster==2,])

第三个聚类的平均值

>rank3<-colMeans(training.data2[aaaa$cluster==3,])

第四个聚类的平均值

>rank4<-colMeans(training.data2[aaaa$cluster==4,])

如果是这样,应该输入什么代码才能对每个变量的集群进行排名? 例如,如果您有变量 a、b 和 c,那么您在 a 变量中有四个集群的排名,在 b 和 c 变量中有四个集群的排名。

【问题讨论】:

    标签: r cluster-analysis k-means rank


    【解决方案1】:

    使用应用和排名功能。 像这样

    >rank5<-cbind(rank1,rank2,rank3,rank4)
    >apply(rank5,1,rank)
    

    然后,您可以获得列的排名。 如果您想获得排名下降,请使用 order() 函数。

    祝你好运。

    【讨论】:

      猜你喜欢
      • 1970-01-01
      • 2019-11-27
      • 1970-01-01
      • 2014-02-11
      • 2017-06-29
      • 2020-11-25
      • 2018-06-03
      • 1970-01-01
      • 1970-01-01
      相关资源
      最近更新 更多