聚类标签和聚类中心（R 中的 kmeans）

Question

我对 R 非常陌生，并试图处理一个 kmeans 对象。理想情况下，我想做的是获取数据中每个点的集群标签列表，并用相应的中心替换标签。本质上，最终得到一个矩阵，其中每个数据点由 kmeans 放入的集群中心的值表示。

有没有办法有效地做到这一点，而不是手动检查每个条目并用集群中心值替换集群标签？

谢谢！

Answer 1

这就是你所追求的吗？扩展自this answer：

    # make some data
    x <- rbind(matrix(rnorm(100, sd = 0.3), ncol = 2),
               matrix(rnorm(100, mean = 1, sd = 0.3), ncol = 2))
    colnames(x) <- c("x", "y")
    #
    # do cluster analysis
    (cl <- kmeans(x, 2))
    #
    # put cluster labels with data
    out1 <- data.frame(cbind(x, clusterNum = cl$cluster))
    #
    # organise center coords to be ready for merging
    centers <- data.frame(cbind(data.frame(cl$center[,1]), 
                                data.frame(cl$center[,2]), 
                                clusterNum=rownames(cl$center)))
    #
    # merge cluster center coords with data        
    out2 <- merge(out1, centers, all.x = TRUE) 
    #
    # check output
    out2
    clusterNum            x           y   cl.center...1. cl.center...2.
1            1  0.233161364 -0.04258146     0.01064895     0.01376516
2            1 -0.356284774 -0.59135602     0.01064895     0.01376516
3            1 -0.302272796 -0.24033113     0.01064895     0.01376516
4            1 -0.369299302 -0.24997660     0.01064895     0.01376516
5            1 -0.060454427  0.19711328     0.01064895     0.01376516
...
90           2  0.609833599  0.67729922     1.05184887     1.03445718
91           2  0.943306637  1.09420588     1.05184887     1.03445718
92           2  0.545053826  1.22620571     1.05184887     1.03445718
93           2  0.706921965  1.10326091     1.05184887     1.03445718
94           2  0.837644227  1.07121784     1.05184887     1.03445718
95           2  0.550863085  1.06977250     1.05184887     1.03445718
#
# Success! We have one dataframe that includes: raw data, cluster labels
# and cluster center coords

我使用merge 将集群中心坐标与原始数据放在一起，但毫无疑问还有更有效的方法（例如，不需要重新组织cl$center）。