在 python 中我会使用 sklearn's kMean计算聚类，然后使用transform()获取聚类内每个点到聚类中心的距离。
我想在 R 中做同样的事情，但是 R's kMeans stats 包中的数据只会给出每个点的聚类预测，或者仅给出每个特征到聚类中心的距离。
(在我的案例中，间隙簇点是文档，特征是单词/术语，因此我的输入矩阵是 TfIdf 矩阵)
那么我是否可以使用其他 kMeans 库，或者是否有一个精细的矩阵运算可以应用于结果预测/特征距离/输入矩阵以获得我想要的结果？
如果有任何帮助或提示，我将不胜感激
最佳答案
确实很微不足道...rdist计算 2 个矩阵的欧氏距离。所以我可以使用 rdist(tfidfM, km$centers)
关于r - 如何从 R 中的 kmeans 获取簇距离空间？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/19055699/