R k-means 算法自定义中心

Question

我在 R 中导入了一个二维数据集 - (x,y) 坐标。我想在此数据集上执行 k-means 聚类，但我想将具体坐标设置为初始中心。例如，我想从 5 个中心开始，它们的值为 (5, 10), (3, 8), (46, 22), (87, 66), (39, 41) .

我在 kmeans 函数中看到一个中心参数，但我不明白如何将我的值设置为中心。

kmeans(data, centers = ...) # what to set here?

Answer 1

centers 参数采用整数 k，在这种情况下，data 中的 k 个随机点被选为初始中心，或者初始中心矩阵，列数与 data 一样多。试试这个：

x <- rbind(matrix(rnorm(100, sd = 0.3), ncol = 2),
                 matrix(rnorm(100, mean = 1, sd = 0.3), ncol = 2))
kmeans(x,centers=3)
kmeans(x,centers=x[1:3,])

Answer 2

只需传递一个matrix，这是一个简单的例子：

data = matrix(c(1.1,1,0.97,0.99,0.95,0.8,0.91,2.1,2,2.4,4.1,4.4,4.5,3.9,1.5,1.2,1.7,2.6,2.7,2.44), ncol=2)

现在提一下2个起点C1 (x1=1,y1=3)和C2 (x2=2,y2=4)（即使明明有3组）：

km = kmeans(data, centers=matrix(c(1,2,3,4),ncol=2))

应用算法后的一些绘图： df = transform(as.data.frame(data), group=as.character(km$cluster)) 图书馆（ggplot2）

ggplot(df, aes(V1, V2, color=group)) + geom_point()

R k-means 算法自定义中心

R k-means algorithm custom centers

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