r - Rでhclust()によって作成されたクラスタの重心を見つけてラベルを付ける方法は?

Question

そこでスレッドを読みましたが、このスレッドでは、答えはクラスター i の列平均を使用していると言っています (したがって、合計で 3 つのクラスターがある場合、i = 1,2,3; 全体で 2 つのクラスターがある場合、i = 1,2)。ここに回答をコピーして貼り付けます。

clusters = cutree(hclust(dist(USArrests)), k=5) # get 5 clusters

# function to find medoid in cluster i
clust.centroid = function(i, dat, clusters) {
    ind = (clusters == i)
    colMeans(dat[ind,])
}

sapply(unique(clusters), clust.centroid, USArrests, clusters)

              [,1]       [,2]   [,3]  [,4]  [,5]
Murder    11.47143   8.214286   5.59  14.2  2.95
Assault  263.50000 173.285714 112.40 336.0 62.70
UrbanPop  69.14286  70.642857  65.60  62.5 53.90
Rape      29.00000  22.842857  17.27  24.0 11.51

しかし、それは私には意味がありません！3 つの変数/列を含むデータ セットがあり、それらの方法を使用して 2 つのクラスターのみが必要な場合、列 1 と 2 の列平均のみが使用され、3 番目の列の列平均は計算されません!

そのようなデータテーブルを作成したとしましょう:

a = c(1,2,3,4,2,2,5,3,1)
b = c(4,5,2,2,1,1,1,1,3)
c = c(1,1,1,0,0,0,0,0,1)
abc = data.frame(a=a, b=b, c=c)
str(abc)

最後の行は、次のデータ テーブルを返します。

'data.frame':   9 obs. of  3 variables:
 $ a: num  1 2 3 4 2 2 5 3 1
 $ b: num  4 5 2 2 1 1 1 1 3
 $ c: num  1 1 1 0 0 0 0 0 1

次に、データをスケーリングします。

abc_scaled = scale(abc)

距離を計算し、階層クラスターを作成してツリーをカットします。

distance = dist(abc_scaled, method="euclidean")
hcluster = hclust(distance, method="ward.D")
clusters = cutree(hcluster, h = (max(hcluster$height) - 0.1))

結果として2つのクラスターが得られたとしましょう。2つのクラスターの重心を比較するにはどうすればよいですか? どうすればクラスターにラベルを追加できますか???