클러스터 분석 후 스케일링의 영향을 어떻게 되돌릴 수 있습니까?

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k를 사용하기 전에 내 변수를 확장했습니다. 클러스터링을 의미합니다. 이제이 클러스터를 분석 할 수 있기를 원합니다. 변수를 다시 원래의 눈금으로 가져 오려면 어떻게해야합니까? 나는 다음과 같은 코드를 사용했습니다 :클러스터 분석 후 스케일링의 영향을 어떻게 되돌릴 수 있습니까?

는 숫자 변수

Data$scaledVariable=scale(Data$Variable)

데이터 프레임에 확장 변수를 연결하고 그에 대한 계산을을 스케일.

new_data=data.frame(Data$scaledVariable,Data$scaledVariable2,Data$scaledVariable3)

희망 사항.

출처

2016-11-01 Apoorva Sudan

재현 할 수있는 코드로 코드를 공유하십시오. 예 : 'scaled : center'와'scaled : scale' 속성으로 scale() 함수가 반환됩니다. –

Ciao! 에 오신 것을 환영합니다. 무엇보다도 좋은 질문을하는 방법에 대해서는 [here] (http://stackoverflow.com/help/how-to-ask)를 읽어야합니다. 좋은 질문은 해결 될 가능성이 더 높고 도움을받을 수 있습니다. 반면에 [this] (http://stackoverflow.com/questions/5963269/how-to-make-a-great-r-reproducible-example)의 읽기도 좋은 것입니다. R.에서 재현 가능한 예제를 만드는 방법을 설명합니다. 사용자가 데이터, 원하는 출력물 및 이미 시도한 것을 제공함으로써 사용자를 도울 수 있습니다. – SabDeM

에 따라 달라집니다. 에 따라 달라집니다. 크기를 조정하십시오. 모든 변환이 되돌릴 수있는 것은 아닙니다.

선형 인 스케일링을 사용한다고 가정하면 역변환을 수행하는 방법은 매우 간단합니다. y = B (x-a)를했다고 회상하십시오. x : x = (B^-1 y) + a 이 방정식을 풀기 위해 a와 b를 기억해야합니다.이 함수는 선형 변환을 완벽하게 설명합니다.

출처

2016-11-01 11:37:37

클러스터 분석 후 스케일링의 영향을 어떻게 되돌릴 수 있습니까?

는 숫자 변수
`Data$scaledVariable=scale(Data$Variable)`

답변

클러스터 분석 후 스케일링의 영향을 어떻게 되돌릴 수 있습니까?

는 숫자 변수 Data$scaledVariable=scale(Data$Variable)

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는 숫자 변수
`Data$scaledVariable=scale(Data$Variable)`