将两组点对齐到同一参考点，质心

Question

我有两组二维点（在 x,y 坐标中）。如何将这两组点对齐到同一参考点（质心）？

让我的两组是

一个

B

质心我的意思是：它是所有坐标方向上所有点的平均位置。

任何人都可以建议我如何使用 R 来做到这一点。

提前致谢。

稍后添加：

data1<-data.frame(x=c(1,4,7,3), y=c(3,2,8,5))
data2<-data.frame(x=c(9,14,17,30), y=c(5,7,3,25))

簇的质心是：

m1=c(mean(data1[,1]),mean(data1[,2]))
m2=c(mean(data2[,1]),mean(data2[,2]))

现在我想对齐（coinside）m1 和 m2 并获得关于共同点的所有聚类点对齐的质心。怎么做。

提前致谢。

Answer 1

通常你会使用 kmeans 来做这样的事情。通常你会尝试确定最佳的集群数量，但在你的情况下，如果你假设只有一个全局平均值，因此只有一个集群，那么是这样的：

#Two datasets
data1<-data.frame(x=c(1,4,7,3), y=c(3,2,8,5))
data2<-data.frame(x=c(9,14,17,30), y=c(5,7,3,25))

#combine datasets into one data frame
comb.data<-rbind(data1,data2)

#find the center of the data by assuming there is only one
fit<-kmeans(comb.data, centers=1)

#print out coordinates of center:
fit$centers

你也可以用上面代码的集群包来绘制它，并添加：

library(cluster)
clusplot(comb.data, fit$cluster, color=T)

可以在此处找到更多信息http://www.statmethods.net/advstats/cluster.html，但是根据您的兴趣是生物学、化学计量学等，R 中有上千个关于聚类的参考资料

Answer 2

晚会有点晚了，但是：

对齐原点的技术术语是居中。

如果你的组在不同的变量中，你可以使用scale:

data1<-data.frame(x=c(1,4,7,3), y=c(3,2,8,5))
data2<-data.frame(x=c(9,14,17,30), y=c(5,7,3,25))

scale (data1, center = TRUE, scale = FALSE)
scale (data2, center = TRUE, scale = FALSE)

如果组在同一数据框中，ave 可以提供帮助（另请参阅 aggregate:

data1$group <- "A"        
data2$group <- "B"
data <- rbind (data1, data2)

data$x <- data$x - ave (data$x, data$group)
data$y <- data$y - ave (data$y, data$group)

将两组点对齐到同一参考点，质心

Aligning two set of points into a same reference point, centroid

r

cluster-computing