使用`purrr :: map`与k均值

我认为这使用`purrr :: map`与k均值

kmeans(x = matrix(1:50, 5), centers = 2, iter.max = 10)

可以写成：

matrix(1:50, 5) %>% 
map(~kmeans(x = .x, centers = 2, iter.max = 10)) 

Error in sample.int(m, k) : 
    cannot take a sample larger than the population when 'replace = FALSE'

但第二不起作用。我如何结合purrr::map()使用kmeans？

来源

2017-10-19 Dambo

为什么你需要'map'在这里？ '矩阵（1:50，5）％>％kmeans（。，center = 2，iter.max = 10）'。 “矩阵”是具有暗淡属性的“矢量”。当你做“地图”时，它会经历每一次观察。 – akrun

@akrun，因为在我的原始示例中，我有几个矩阵（缩放，带/不带某些变量等），我想比较彼此的聚类结果。 – Dambo

不知道我明白了。如果你在'list'中有几个矩阵，那么'map'可以应用 – akrun

matrix，本身是一个vector与昏暗的属性。因此，当我们直接在matrix上应用map时，它会遍历每个单独的元素。取而代之的是，将其放置在一个list

list(matrix(1:50, 5)) %>% 
     map(~kmeans(x = .x, centers = 2, iter.max = 10))

注意，对于单个matrix，我们不需要map

matrix(1:50, 5) %>% 
     kmeans(., centers = 2, iter.max = 10)

它变成有用的，当我们有matric的list ES

list(matrix(1:50, 5), matrix(51:100, 5)) %>% 
      map(~kmeans(x = .x, centers = 2, iter.max = 10))

来源

2017-10-19 19:54:21 akrun

使用`purrr :: map`与k均值

回答

相关问题