集群中最具代表性的实例
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21-09-2019 - |
题
对我的数据集(名为的数据框)执行聚类分析后 数据矩阵),我添加了一个新列,名为 簇, ,在末尾(第 27 列)包含每个实例所属的集群名称。
我现在想要的是每个集群的代表性实例。我试图找到距集群质心具有最小欧氏距离的实例(并对每个集群重复该过程)
这就是我所做的。你能想到其他——也许更优雅的——方式吗?(假设数字列没有空值)。
clusters <- levels(data.matrix$cluster)
cluster_col = c(27)
for (j in 1:length(clusters)) {
# get the subset for cluster j
data = data.matrix[data.matrix$cluster == clusters[j],]
# remove the cluster column
data <- data[,-cluster_col]
# calculate the centroid
cent <- mean(data)
# copy data to data.matrix_cl, attaching a distance column at the end
data.matrix_cl <- cbind(data, dist = apply(data, 1, function(x) {sqrt(sum((x - cent)^2))}))
# get instances with min distance
candidates <- data.matrix_cl[data.matrix_cl$dist == min(data.matrix_cl$dist),]
# print their rownames
print(paste("Candidates for cluster ",j))
print(rownames(candidates))
}
解决方案
起初我现在不,如果你距离公式是好的。我觉得应该有sqrt(sum((x-cent)^2))
或sum(abs(x-cent))
。我以为第一。
第二个想法是,仅仅印刷解决方案不是好主意。所以我第一次计算,然后打印。
第三 - 我建议使用plyr但我给两个(具有和不具有plyr)解决方案
# Simulated data:
n <- 100
data.matrix <- cbind(
data.frame(matrix(runif(26*n), n, 26)),
cluster=sample(letters[1:6], n, replace=TRUE)
)
cluster_col <- which(names(data.matrix)=="cluster")
# With plyr:
require(plyr)
candidates <- dlply(data.matrix, "cluster", function(data) {
dists <- colSums(laply(data[, -cluster_col], function(x) (x-mean(x))^2))
rownames(data)[dists==min(dists)]
})
l_ply(names(candidates), function(c_name, c_list=candidates[[c_name]]) {
print(paste("Candidates for cluster ",c_name))
print(c_list)
})
# without plyr
candidates <- tapply(
1:nrow(data.matrix),
data.matrix$cluster,
function(id, data=data.matrix[id, ]) {
dists <- rowSums(sapply(data[, -cluster_col], function(x) (x-mean(x))^2))
rownames(data)[dists==min(dists)]
}
)
invisible(lapply(names(candidates), function(c_name, c_list=candidates[[c_name]]) {
print(paste("Candidates for cluster ",c_name))
print(c_list)
}))
其他提示
是您感兴趣的技术'k-均值聚类'?如果是这样,则每次迭代时计算质心的方式如下:
选择一个 k 值(一个整数 指定要的簇数 划分数据集);
从数据中随机选择 K 行 set,这些是 第一次迭代;
计算每个数据点与每个质心的距离;
每个数据点都有一个“最接近 质心“,这决定了它 “组”;
计算每组的平均值 - 这是新的质心;
返回步骤 3(停止标准) 通常基于与 中相应的质心值 连续循环,即如果它们 值变化不超过0.01%, 然后退出)。
代码中的这些步骤:
# toy data set
mx = matrix(runif60, 10, 99), nrow=12, ncol=5, byrow=F)
cndx = sample(nrow(mx), 2)
# the two centroids at iteration 1
cn1 = mx[cndx[1],]
cn2 = mx[cndx[2],]
# to calculate Pearson similarity
fnx1 = function(a){sqrt((cn1[1] - a[1])^2 + (cn1[2] - a[2])^2)}
fnx2 = function(a){sqrt((cn2[1] - a[1])^2 + (cn2[2] - a[2])^2)}
# calculate distance matrix
dx1 = apply(mx, 1, fnx1)
dx2 = apply(mx, 1, fnx2)
dx = matrix(c(dx1, dx2), nrow=2, ncol=12)
# index for extracting the new groups from the data set
ndx = apply(dx, 1, which.min)
group1 = mx[ndx==1,]
group2 = mx[ndx==2,]
# calculate the new centroids for the next iteration
new_cnt1 = apply(group1, 2, mean)
new_cnt2 = apply(group2, 2, mean)
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