如何在r中对簇的特征进行排序

Question

这是通过k-means函数进行聚类分析的结果。

>weseg2<-read.csv("WE_SEG DATA.csv",header=TRUE)

>training.data2<-scale(weseg2)

>aaaa<-kmeans(training.data2, centers=4, iter.max=10000, nstart=20)

我想知道每个集群有什么特点。所以我按集群得到了每个变量的平均值。这是我计算变量平均值的代码。

第一个簇的平均值

>rank1<-colMeans(training.data2[aaaa$cluster==1,])

第二个簇的平均值

>rank2<-colMeans(training.data2[aaaa$cluster==2,])

第三个集群的平均值

>rank3<-colMeans(training.data2[aaaa$cluster==3,])

第四个集群的平均值

>rank4<-colMeans(training.data2[aaaa$cluster==4,])

如果是这样，应该输入什么代码才能对每个变量的集群进行排名？例如，如果您有变量 a、b 和 c，则 a 变量中有四个聚类的秩，b 和 c 变量中有四个聚类的秩。

Answer 1

使用应用和排名功能。像这样

>rank5<-cbind(rank1,rank2,rank3,rank4)
>apply(rank5,1,rank)

然后，您可以获得列的排名。如果你想获得排名下降，请使用 order() 函数。

祝你好运。

how to rank the characteristic of cluster in r