我正在进行 kmeans 聚类分析我的数据。到目前为止它工作完美。 到目前为止，这是我的代码:
library(Ckmeans.1d.dp)
file=read.csv(file.choose(),header=T)
attach(file)
sortfile=file[order(normalized),]
results=Ckmeans.1d.dp(normalized,3)
plot(results)
现在，我能够获得集群和中心，但我更感兴趣的是获得集群的“限制”。不是我用的数据中一个集群中的最大值，而是我现在拥有的集群的极限。那可能吗？我该怎么做？
最佳答案
K-Means 根据最近的质心(聚类中心)标记点。因此，聚类之间的“限制”(称为决策边界)是至少有两个不同的质心作为它们最近的质心(例如，与它们的距离完全相同)的点。
例如在 2D 中，对于平面中的每个点计算它最近的质心。如果它有多个(例如，至少有两个质心距离它最近)，那么它就是决策边界的一部分。
关于r - k 表示聚类限制？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44009131/