R中使用的k-means的结果

Question

关闭。这个问题是off-topic .它目前不接受答案。












想改善这个问题吗？ Update the question所以它是 on-topic对于堆栈溢出。

8年前关闭。




Improve this question




我使用 R 的 kmeans 指令在数据集中执行 k-means 算法。我对我去的一些参数有疑问。结果是:

Cluster means:
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
1     5.006000    3.428000     1.462000    0.246000

在那种情况下，Cluster 意味着什么？它是簇内所有对象距离的平均值？

同样在最后一部分我有:

Within cluster sum of squares by cluster:
[1] 15.15100 39.82097 23.87947
 (between_SS / total_SS =  88.4 %)

那88.4%的值又可以是什么解释呢？

谢谢

Answer 1

聚类均值组合给出输入变量定义的多元空间中聚类的质心(中心)。因此，您显示的集群 1 的一组均值是该集群的质心(中心)的坐标。它们被计算为分配给该集群的那些样本的每个变量的值的平均值。
88.4 %是对数据集中由聚类解释的总方差的度量。 k-means 最小化样本的组内分散(扩散)，即平方和。这最大化了组间分散。通过将样本分配给 k 个簇而不是 n(样本数)个簇，平方和减少了 88.4%。