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次のデータセットがあるとしましょう

set.seed(144) 
dat <- matrix(rnorm(100), ncol=5)

次の関数は、可能なすべての列の組み合わせを作成し、最初の列を削除します

(combinations <- do.call(expand.grid, rep(list(c(F, T)), ncol(dat)))[-1,])
#     Var1  Var2  Var3  Var4  Var5
# 2   TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
# 3  FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE
# 4   TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE
# ...
# 31 FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE
# 32  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE

最後のステップは、列のサブセットごとに k-means クラスタリングを実行することです。これは、apply の単純なアプリケーションです (k-means モデルのそれぞれに 3 つのクラスターが必要です)。

models <- apply(combinations, 1, function(x) kmeans(dat[,x], 3))

私の質問は、列のサブセットごとに、kmeans の代わりに階層クラスタリングを実行する方法です。何か案が？

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hclust を使用できます

models <- apply(combinations, 1, function(x) hclust(dist(dat[,x])))
clusters <- apply(combinations, 1, function(x) cutree(hclust(dist(dat[,x])), k = 3))
于 2015-05-29T09:48:34.560 に答える