k- 평균 (kmeans()) 및 계층 적 클러스터링 (hclust())에 대해 수행 할 수있는 반면, R을 사용하여 k- 센터 클러스터링에 대한 간단한 라이브러리 함수를 찾을 수 없습니다. this postR 센터를 사용하여 K 센터 클러스터링
그렇지 않은 경우에 도시 된 바와 같이
가 R을 사용하여 간단한 욕심 K-센터 클러스터링을위한 라이브러리 함수가 있나요 - 내가 R에 새로운 오전로 - 어떻게 그것을 구현하는 방법에 대한 갈 것이라고 (나는 논리를 이해 - 단지 실제로 R 코드로 쓰는 방법은 아닙니다.)kmeans을 method = "centers"으로 시도하십시오.
이것이 원하는 것이 아니라면 CRAN에는 http://cran.r-project.org/web/views/Cluster.html에 수십 개의 패키지가있는 클러스터 작업보기가 있습니다.
이 블로그 게시물에 설명되어있는 내용은 k-means에 사용 된 여러 가지 시드 전략 중 하나와 비슷합니다. 나는 그것을 실제로 클러스터링 방법이라고 부르지 않을 것이다. 그러나 사전 클러스터링 (pre-clustering) 또는 이와 비슷한 것이다.
아마 R의 flexclust 패키지를 살펴 봐야 할 것입니다. k- 변형과 초기화가 있다고 생각합니다.이 변형을 하나의 초기화 옵션으로 가지고있을 수도 있습니다. 또는있을 수도 있습니다 http://cran.r-project.org/web/views/Cluster.html
항상 멀리 떨어져있는 개체를 선택하면 클러스터 센터로 특이점을 선택하는 경향이 있습니다. 예를 들어보세요. k-means ++는 비슷한 아이디어를 기반으로하지만 다소 영리합니다 (더하기, 무작위 화를 더 잘 지원하므로 여러 개의 다른 초기화를 시도 할 수 있습니다). 또는 (2k-1)/(2k) quantile에 가장 가까운 오브젝트를 선택할 수 있습니다. 이는 아마도 좋은 클러스터 센터에 대한 더 나은 추측 일 수 있습니다.