计算 r 中内核 Kmeans 的邓恩指数答案

【问题标题】：Calculate dunn index for Kernel Kmeans in r计算 r 中内核 Kmeans 的邓恩指数
【发布时间】：2014-10-21 07:51:05
【问题描述】：

我使用以下方法对我的数据运行 kmeans：

spherical_Data <- kmeans(myData,4)

现在计算我使用的邓恩指数：

spherical_Data <- kmeans(myData,4)
Dist <- dist(myData,method="euclidean")
dunn(Dist, spherical_Data$cluster)

这里 Dunn 函数的第二个参数是一个向量，其中包含 myData 中所有点的集群成员资格。

现在我按如下方式运行内核化 kmeans：

kernel_Kmeans <- kkmeans(myData, centers=4, kernel = "rbfdot", kpar = "automatic")

kernel_Kmeans 给我以下输出：

Spectral Clustering object of class "specc" 

 Cluster memberships: 

3 1 3 3 3 2 3 3 2 3 2 2 3 2 1 4 3 1 2 1 3 3 4 2 2 1 1 2 3 3 2 1 4 1 2 3 3 2 3 4 2 2 3 1 1 3 2 2 3 3 1 3 3 1 1 2 1 4 4 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 2 1 3 1 2 3 2 4 3 1 2 3 2 4 2 3 2 1 3 3 4 2 3 2 3 1 2 3 4 2 3 2 4 1 2 1 1 2 1 2 1 1 3 3 3 3 2 3 3 1 1 1 2 1 4 1 1 3 3 2 4 3 3 1 3 1 2 1 2 1 2 3 1 1 1 3 3 4 2 1 3 1 1 3 3 3 3 3 2 2 

Gaussian Radial Basis kernel function. 
 Hyperparameter : sigma =  7.63469658003494 

Centers:  
            [,1]       [,2]
[1,]  0.03108416 -0.2142212
[2,] -0.63034038 -0.6909727
[3,]  0.69360916  0.3623118
[4,] -0.95418284  0.1941879

Cluster size:  
[1] 287 209 389 115

Within-cluster sum of squares:  
[1] 286.34824  27.35574 188.54685 158.99104

要计算 Dunn 指数，我需要第一个输出，即包含所有点的集群成员资格的向量（在集群成员资格下标记）。

dunn(Dist, kernel_Kmeans$cluster) does not work.

谁能告诉我这是怎么做到的。

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

这是一种从kkmeans 返回的对象中提取集群信息的方法。

一个例子：

library(kernlab)
data(iris)
sc <- kkmeans(as.matrix(iris[,-5]), centers=3)

输出（sc）：

Spectral Clustering object of class "specc" 

 Cluster memberships: 

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 3 2 3 2 3 2 3 3 3 3 2 3 2 3 3 2 3 2 3 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 2 3 2 2 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 

Gaussian Radial Basis kernel function. 
 Hyperparameter : sigma =  0.957009094923757 

Centers:  
         [,1]     [,2]     [,3]     [,4]
[1,] 5.006000 3.428000 1.462000 0.246000
[2,] 6.554286 2.974286 5.300000 1.865714
[3,] 5.580000 2.633333 3.986667 1.233333

Cluster size:  
[1] 50 70 30

Within-cluster sum of squares:  
[1] 1313.240 2004.637  625.704

您可以使用@.Data提取信息：

sc@.Data
#   [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
#  [39] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 3 2 3 2 3 2 3 3 3 3 2 3 2 3 3 2 3 2 3 2 2 2 2
#  [77] 2 2 2 3 3 3 3 2 3 2 2 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2
# [115] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

【讨论】：

感谢它成功了！！！由于我是 R 的初学者，你能告诉我还有哪些其他地方适用于 @.Data。 R似乎有很多这样的隐藏变量。有没有指向这些变量的资源（教程）？
@Sudatta 如果你想找出一个对象的结构，你可以使用函数str。在此示例中：str(sc).