क्लक्चरिंग सूची के लिए क्लस्टरिंग सूची

Question

plot(hclust(dist(x))) विधि का उपयोग करके, मैं क्लस्टर पेड़ मानचित्र खींचने में सक्षम था। यह काम करता हैं। फिर भी मैं सभी क्लस्टर की एक सूची प्राप्त करना चाहता हूं, न कि पेड़ आरेख, क्योंकि मेरे पास बड़ी मात्रा में डेटा (जैसे 150 के नोड्स) हैं और साजिश गन्दा हो जाती है।

दूसरे शब्दों में, मान लीजिए कि अगर a b c एक समूह है और अगर d e f g है एक क्लस्टर तो मैं कुछ इस तरह प्राप्त करना चाहते हैं:

1 a,b,c 
2 d,e,f,g 

कृपया ध्यान दें कि यह नहीं है कि वास्तव में क्या मैं प्राप्त करना चाहते हैं एक "आउटपुट" के रूप में। यह सिर्फ एक उदाहरण है। मैं बस पेड़ की साजिश के बजाय समूहों की सूची प्राप्त करने में सक्षम होना चाहता हूं यह वेक्टर, मैट्रिक्स या केवल साधारण संख्याएं हो सकती हैं जो दिखाती हैं कि कौन से समूह तत्व हैं।

यह कैसे संभव है?

Answer 1

मैं आर में उपलब्ध डेटासेट का उपयोग यह दिखाने के लिए करता हूं कि पेड़ को वांछित संख्या में कैसे कटौती करें। परिणाम एक टेबल है।

एक हलचल वस्तु का निर्माण।

hc <- hclust(dist(USArrests), "ave") 
#plot(hc) 

अब आप पेड़ को जितनी चाहें उतनी शाखाओं में काट सकते हैं। मेरी अगली चाल के लिए, मैं पेड़ को दो समूहों में विभाजित कर दूंगा। आपने k पैरामीटर के साथ कटौती की संख्या निर्धारित की है। ?cutree और पैरामीटर h का उपयोग देखें जो आपके लिए अधिक उपयोगी हो सकता है (cutree(hc, k = 2) == cutree(hc, h = 110) देखें)।

cutree(hc, k = 2) 
     Alabama   Alaska  Arizona  Arkansas  California 
      1    1    1    2    1 
     Colorado Connecticut  Delaware  Florida  Georgia 
      2    2    1    1    2 
     Hawaii   Idaho  Illinois  Indiana   Iowa 
      2    2    1    2    2 
     Kansas  Kentucky  Louisiana   Maine  Maryland 
      2    2    1    2    1 
Massachusetts  Michigan  Minnesota Mississippi  Missouri 
      2    1    2    1    2 
     Montana  Nebraska   Nevada New Hampshire  New Jersey 
      2    2    1    2    2 
    New Mexico  New York North Carolina North Dakota   Ohio 
      1    1    1    2    2 
     Oklahoma   Oregon Pennsylvania Rhode Island South Carolina 
      2    2    2    2    1 
    South Dakota  Tennessee   Texas   Utah  Vermont 
      2    2    2    2    2 
     Virginia  Washington West Virginia  Wisconsin  Wyoming 
      2    2    2    2    2 

Answer 2

कहना

y<-dist(x) 
clust<-hclust(y) 
groups<-cutree(clust, k=3) 
x<-cbind(x,groups) 

अब आप प्रत्येक रिकॉर्ड, क्लस्टर समूह के लिए मिल जाएगा की सुविधा देता है,। आप डेटासेट को भी सबसेट कर सकते हैं:

x1<- subset(x, groups==1) 
x2<- subset(x, groups==2) 
x3<- subset(x, groups==3)