【发布时间】：2014-05-26 23:42:28
【问题描述】：
假设一个人有 9 个坐标，用于 9 个点 a、b、c...、i。
R中是否有任何函数或解决方案可以在其上应用k-means，具有固定的初始“均值”和固定的集群大小，这意味着输出应该是3个具有（a，.，.）（b，.，. ) 和 (c,.,.)？
【问题讨论】：
标签： r cluster-analysis data-mining k-means
【发布时间】：2014-05-26 23:42:28
【问题描述】：
距离矩阵对于 k-means 是没用的。
也许您正在寻找 PAM。
或者您只想将每个对象分配到它最近的中心，即进行 1NN 分类？
你的问题不清楚；但如果你真的打算使用 k-means，kmeans 函数有一个非常明显的参数来选择初始均值...
【讨论】：
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在一个简单的例子之后，我现在明白了为什么你的意思是距离矩阵没用，而我仍然无法弄清楚 PAM 是什么，但首先感谢您的回答！
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目标是在 3 个集群中获得 9 个点（坐标，如果有帮助），每个集群 3 个点，其中每个集群都有一个固定的初始起点。使用 k-means，我可以实现包含 3 个集群的集群，但并非每个集群都有 3 个点，因为一个或多个点非常位于外部。
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试试
?pam，如果我没记错的话，它在基础安装中。 k-means 和 pam 都没有对集群大小的限制。最小化方差（k-means）和距离（pam），但不允许您有大小限制。在可笑的 9 分上，你可以暴力破解所有组合。