2014-09-22 1 views
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나는 Rss에 의한 클러스터 플롯을 가지고 있는데, 클러스터링의 "팔꿈치 기준"을 wss 플롯으로 최적화하려고하므로 클러스터에 대한 wss 플롯을 그린다.하지만 정말 이상하게 보이고 얼마나 많은 팔꿈치가 있어야하는지 모르겠다. 나는 무리 지, 누구라도 나를 도울 수 있니? 여기 wss-plot (클러스터 분석을 최적화하기 위해) 라인이 왜 그렇게 변동 되었습니까?

내 데이터입니다 :

Friendly<-c(0.533,0.854,0.9585,0.925,0.9125,0.9815,0.9645,0.981,0.9935,0.9585,0.996,0.956,0.9415) 
Polite<-c(0,0.45,0.977,0.9915,0.929,0.981,0.9895,0.9875,1,0.96,0.996,0.873,0.9125) 
Praising<-c(0,0,0.437,0.9585,0.9415,0.9605,0.998,0.998,0.8915,1,1,1,0.977) 
Joking<-c(0,0,0,0.617,0.942,0.9665,0.9935,0.992,0.935,0.987,0.975,0.9915,0.9665) 
Sincere<-c(0,0,0,0,0.617,0.8335,0.985,0.9895,0.977,0.9205,1,0.9585,0.8895) 
Serious<-c(0,0,0,0,1,0.642,0.975,0.9605,0.9645,0.9895,0.8125,0.9605,0.925) 
Hostile<-c(0,0,0,0,0,0,0.629,0.656,0.948,0.9705,0.9645,0.998,0.9685) 
Rude<-c(0,0,0,0,0,0,0,0.687,0.979,0.954,0.954,0.996,0.956) 
Irony<-c(0,0,0,0,0,0,0,0,0.354,0.9815,0.996,1,0.971) 
Insincere<-c(0,0,0,0,0,0,0,0,1,0.396,0.996,0.9915,0.9415) 
Commanding<-c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0.462,0.9605,0.9165) 
Suggesting<-c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0.867,0.775) 
Neutral<-c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0.283) 

data <- data.frame(Friendly,Polite,Praising,Joking,Sincere,Serious,Hostile,Rude,Blaming,Insincere,Commanding,Suggesting,Neutral) 

그리고 여기 클러스터링의 내 코드입니다 : 방법이의 마지막 줄에 개빈에 의해 주어진다 : How to draw the plot of within-cluster sum-of-squares for a cluster?

##cluster analysis 
dist<-as.dist(data) 
hc<-hclust(dist, method="average") 
plot(hc, main="", sub='Method="Average"', ann=T, axes=T, hang=0.2) 
##draw a wss plot 
res <- sapply(seq.int(1, 13), wrap, h = hc, x = data) 
plot(seq_along(res), res, type="b", pch=19) 

그러나 그것은 다음과 같습니다 왜 이런 일이 일어 났으며 "팔꿈치 기준"을 결정하는 방법을 설명 할 수 있습니까? enter image description here

답변

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클러스터 수가 증가하면 WSS가 원활하게 감소하지 않는 이유는 무엇입니까? 당신이 알았던 것처럼 그것은 필요하지 않습니다. 잘 행동 한 데이터로만 멋지게 비웃음을 보았습니다.

WSS에 7 개의 클러스터가 있습니다. 거기서 멈추라 고 제안 할 수도 있습니다. 그러나 이것을 평가할 때 dendrogram을 봐야합니다.

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좋아, 알았다. 그러나, 나는 누군가가 비슷한 의미를 가진다고 생각하는 "관성 사이의 (Between-Inertia)"로 자신의 wss 음모의 y 축을 표시하는 것을 보았습니다. 맞습니까? 그러나 Between-Inertia의 정확한 의미는 무엇입니까? 고맙습니다. –