fviz_cluster() 不接受 k-medoid (PAM) 结果

Question

尝试使用 fviz_cluster() 可视化 k-medoid (PAM) 聚类结果，但函数不接受它们。

它在 ?fviz_clust 中声明“对象参数 = class 由函数 pam()、clara() 或 fanny() 创建的“分区”的对象集群包

我试过通过其他方式访问聚类向量；

pam_gower_2$clustering
pam_gower_2[[3]]

但随后我得到一个单独的错误：

Error: $ operator is invalid for atomic vectors"

pam_gower_2的class是分区？正如论点所期望的那样。

class(pam_gower_2)
> class(pam_gower_2)
[1] "pam"       "partition"

这是我使用的代码：

df_gower <- df[, c(2:21)] 
df_gower <- df_gower[, c(1:4, 11:12, 14:15, 5:10, 16:20)] 

gower_dist <- daisy(df_gower, metric="gower", type=list(ordratio=c(2:4, 6), symm=c(7:8), asymm=c(5), logratio=c(13)))

gower_mat <- as.matrix(gower_dist)
tendency_gower <- get_clust_tendency(gower_mat, 100, graph=T)
tendency_gower$hopkins_stat

fviz_nbclust(gower_mat, pam, method="wss")
fviz_nbclust(gower_mat, pam, method="silhouette")

pam_gower_2 <- pam(gower_mat, k=2, diss=T)

# all of the above functions as expected

fviz_cluster(pam_gower_2, gower_mat)

上一行产生以下错误：

Error in array(x, c(length(x), 1L), if (!is.null(names(x))) list(names(x), :'data' must be of a vector type, was 'NULL'

非常感谢反馈/修复、为什么这不起作用的原因或可视化的替代方法。

谢谢:)

Answer 1

这是fviz_cluster的文档：

data: the data that has been used for clustering. Required only when object is a class of kmeans or dbscan.

因此您只需要将 pam 的结果传递给 fviz_cluster。

这是 fviz_cluster 和 pam 的最小示例：

library("factoextra")
library("cluster")

data("USArrests")
res <- pam(USArrests, 4)
fviz_cluster(res)

如果您将 pam 与距离矩阵一起应用，则会出现错误。解决方法是之后设置结果的 data 字段。这是使用距离矩阵 (diss) 的修改示例：

library("factoextra")
library("cluster")

data("USArrests")

diss = dist(USArrests)
res <- pam(diss, 4)

res$data = USArrests
fviz_cluster(res)

Answer 2

我已经通过在加载数据集时添加 row.names=1 解决了这个问题：

read.csv2("index.csv",header=T, sep=";", dec=",", row.names=1)

fviz_cluster() 不接受 k-medoid (PAM) 结果

fviz_cluster() not accepting for k-medoid (PAM) results

r

cluster-analysis

data-visualization

pam