R k-means算法自定义中心

Question

我有一个2D数据集导入到了R中，其中包括(x,y)坐标。我想对这个数据集进行k-means聚类，但是我希望能够设置具体的坐标作为初始中心点。例如，我想从5个中心点开始，它们的值分别为(5,10)，(3,8)，(46,22)，(87,66)，(39,41)。

我看到了kmeans函数中的centers参数，但我不知道如何将我的值设置为中心点。

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

- Bob

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可能是这样的：kmeans( data, centers=matrix(c(5, 10, 3, 8, 46, 22, 87, 66, 39, 41), ncol=2, byrow=TRUE))。 - Mamoun Benghezal

谢谢您的提问。事实上，在R文档中，这个解释非常不清楚。 - Kryštof Chytrý

Answer 1

centers参数接受整数k，在这种情况下，从data中选择k个随机点作为初始中心，或者是一个包含与data相同列数的初始中心矩阵。请尝试以下操作：

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,])

- Stephan Kolassa

Answer 2

只需传递一个matrix，以下是一个快速示例：

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)

现在让我们提到两个起点 C1 (x1=1,y1=3) 和 C2 (x2=2,y2=4)（即使有三个组显然存在）：

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

应用算法后进行一些绘图： df = transform(as.data.frame(data), group=as.character(km$cluster)) library(ggplot2)

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

- Colonel Beauvel