如何在 R 中的 DTWCLUST 库中计算质心

Question

我在 r 中使用 DTWCLUST 包。这是我的代码。

library(dtwclust)
sc1 <- read.table("D:/handling data/confirm4.csv", header=T, sep="," )
hc_sbd <- dtwclust(sc1, type = 'h', k=5L, method = 'ward.D', preproc = zscore,
                distance = 'dtw', control = list(trace=TRUE) )
clusters <- cutree(hc_sbd,6)
head(clusters)
result <- cbind.data.frame(sc1,clusters)
plot(hc_sbd, type='centroids', clus=1) + ylim(-3, 3) + scale_x_continuous( breaks = c(1,6,12,18,24,30,36,42), labels= real_label )

当我运行plot(hc_sbd, type='centroids', clus=1) + ylim(-3, 3) + scale_x_continuous( breaks = c(1,6,12,18,24,30,36,42), labels= real_label ) 时，原型被绘制出来了。 但我不知道 PAM 是如何计算质心的，这是默认选项。谁能帮我理解 PAM 到 obtaion 质心的概念？ 提前感谢您。

Answer 1

在包中包含的实现中， 数据中的 k 系列随机选择作为初始质心。 然后计算所有系列与质心之间的距离 （或从整个距离矩阵中检索，如果它是预先计算的）， 并且每个系列都分配给其最近的质心的集群。 对于每个创建的集群， 计算所有成员系列之间的距离（如有必要）， 并且距离总和最小的系列被选为新的质心。 这会迭代地继续，直到没有序列变化集群， 或已超过允许的最大迭代次数。

Here's the code.

（如果您使用 dtwclust 4.0.0 或更高版本，则应该使用tsclust 函数）