2

オブジェクトを作成しHCPCました。観測値のリストと、それらがどのクラスターに分類されたかを返したいと思います。これを行うコマンドが見つかりません。誰か知っている？

参考までに、これが私の仕事です：

file <- read.csv("file", header=TRUE) 
library(FactoMineR) 
res.mca = MCA(file, graph=FALSE) 
# manually cut tree according to inertia gain 
res.hcpc = HCPC(res.mca, nb.clust=0)

編集：再現可能な例：

library(FactoMineR)
data(tea)
res.mca  <- MCA(tea, quanti.sup = 19, quali.sup = 20:36)
res.hcpc <- HCPC(res.mca, nb.clust = 5)
4

2 に答える 2

2

出力$data.clustは、入力データを含むデータフレームと、個人が属するクラスターを含む列 (最後の列) を提供します。

library(FactoMineR)
data(tea)
res.mca  <- MCA(tea, quanti.sup = 19, quali.sup = 20:36)
res.hcpc <- HCPC(res.mca, nb.clust = 5)
res.hcpc$data.clust

個人を入力データセットと同じ順序にしたい場合はorder=FALSE、 HCPCで引数を使用する必要があることに注意してください。

res.hcpc <- HCPC(res.mca, nb.clust = 5, order=FALSE)
res.hcpc$data.clust
于 2014-04-09T15:29:48.507 に答える
1

この投稿は 3 年前に書かれたものですが、私の回答は読者の役に立ちます。外れ値の検出に HCPC を使用したのと同じ質問に対する解決策を探していましたが、ここに得たアイデアがあります。フィールド「クラスター」に基づいて、hcpc() から発行されたデータフレーム $data.clust からサブセットを抽出しました。 . 外れ値<-サブセット(DHCPC$data.clust, clust==4)

ここで答えを見つけました:フィールドを含む条件に基づいてデータフレームのサブセットを抽出する方法は?

于 2016-08-05T23:23:34.250 に答える