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これは難しいことではないように感じます。私は知っhclust()てcutree()いますが、重心からの距離が特定の半径よりも高くない重心の座標を取得するにはどうすればよいですか？図心の範囲内のポイントは、範囲内にない図心にすでに属している可能性があることを私は知っています。私はそれで大丈夫です。

set.seed(1)
data <- matrix(runif(100),ncol=2)
plot(data) 
dclust <- hclust(dist(data),method="centroid")
cutree(dclust,h=0.1)

cutree(...,h=0.1)dclustの高さが注文されていないため、すでに失敗します。

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データを使用し、25 個のグループで kmeans を実行すると、次の結果が得られます。これはあなたが得ているものですか？

Example <- kmeans(data, 25)
plot(data, type="n")
text(Example$centers, unlist(dimnames(Example$centers)), col="red")
text(data, as.character(Example$cluster), cex=.75)
cdist <- sqrt((data[,1] - Example$centers[Example$cluster, 1])^2 + 
     (data[, 2] - Example$centers[Example$cluster, 2])^2)
names(cdist) <- 1:50
cdist

最後の 3 行は、割り当てられた重心までの各ポイントの距離を計算して表示します。

于 2012-09-28T01:49:26.390 に答える