K 表示 R 中的聚类函数答案

【问题标题】：K means clustering function in RK 表示 R 中的聚类函数
【发布时间】：2020-07-04 19:38:48
【问题描述】：

我正在尝试编写自己的 k-means 聚类函数，以应用于（n x p 矩阵）的矩阵。该函数应该能够接受四个输入：

数据点：包含所有数据点的 n x p 矩阵，
ncluster：K，簇数，
initialClusters：长度为 n 的向量（即 n 是区域的数量。Zonal 可以被认为是某种加权平均值）。其元素 i 对应于最初分配给观察 i 的集群。
maxiter：算法停止前的最大迭代次数。

预期输出：一个长度为 2 的列表，其第一个元素是 K × p 矩阵包含通过应用 K 获得的最终聚类质心表示算法，其第二个元素是长度为 n 的向量列出分配给每个观察的集群。

我已经尝试了以下代码但无法正常工作：

set.seed(345) 
KmeansClustering<-function(Datapoints, ncluster, initialClusters,maxiter) {  
   Datapoints<-LMPmatrix_t 
   ncluster<-2 
   initialClusters<-mean(LMPmatrix) 
   initialClusters 

   maxiter<-100 
   KmeansOut<-kmeans(Datapoints, ncluster, initialClusters,maxiter)  
   return(KmeansOut) 
}

谢谢。

【问题讨论】：

我尝试了以下代码但没有工作： set.seed(345) KmeansClustering

标签： r

【解决方案1】：

kmeans 只能取簇或中心的数量，但不能同时取两者。在函数中，你不断地从环境中分配一些东西，这违背了函数的目的。试试这样的：

set.seed(345) 
KmeansClustering<-function(Datapoints,ncluster=NULL,initialClusters=NULL,maxiter) {  
   if(!is.null(ncluster) & !is.null(initialClusters)){
      stop("only provide ncluster or initialCluster, not both")
   }
   if(!is.null(ncluster)){
   KmeansOut<-kmeans(Datapoints, ncluster,maxiter) 
   }else{
   KmeansOut<-kmeans(Datapoints,initialClusters,maxiter)
   }
   return(KmeansOut) 
}

set.seed(100)
# use 3 observations as initial centers
ini_centers = iris[sample(nrow(iris),3),-5]

#works
KmeansClustering(iris[,-5],ncluster=3,maxiter=10)
#works
KmeansClustering(iris[,-5],initialClusters=ini_centers,maxiter=10)
#error
KmeansClustering(iris[,-5],ncluster=3,initialClusters=ini_centers,maxiter=10)

【讨论】：