R软件中k-均值聚类迭代

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我有150种实验物质。对这些物质分别测量80个特征。我使用PCA来计算其PC，并确定了前三个组件。现在，我想在R软件（www.R-project.org）上应用k-means聚类，在低维数据上进行1000次迭代，以将个体与它们分离各自的人口。R软件中k-均值聚类迭代

任何人都可以看到如何做到这一点？谢谢

来源

2013-11-03 user2949454

欢迎来到SO。请阅读[Stack Overflow问题清单]（http://meta.stackexchange.com/questions/156810/stack-overflow-question-checklist）。你能告诉我们[你有什么尝试]（http://mattgemmell.com/2008/12/08/what-have-you-tried/）到目前为止？ – zero323

请参阅adegenet package并尝试DAPC。

请阅读http://bmcgenet.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2156-11-94我认为它符合你的意愿。它作为DAPC在adegenet R软件包中实施。这个实现是为多基因座基因型数据设计的，但是原理描述得非常好，您可以根据自己的数据修改它或找到类似的东西。

它对PC转换（“清除”）数据执行K均值聚类，这显着加速了整个计算。最后进行判别分析以获得最佳聚类。这是非常有效的方法。

来源

2013-11-03 18:21:34 Tilia

请尝试添加更多解释到这个答案 –

http://www.statmethods.net/advstats/cluster.html提供集群数据的很好和简单的示例。

对于你的问题：

考虑一些随机的正常数据和一些简单的代码，以适应k均值聚类。请注意，3个集群将适合这些数据（纯粹是任意的）。

data = matrix(rnorm(450),ncol=3) 

fit = kmeans(data, centers = 3, iter.max = 1000) 

cluster.data = data.frame(data, fit$cluster)

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来源

2015-12-17 12:08:24

R软件中k-均值聚类迭代

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