R k-means算法自定义中心

Question

我有一个以R - (x,y)坐标导入的2D数据集。 我想在这个数据集上执行k-means聚类，但我想将具体坐标设置为初始中心。 例如，我想从5个中心开始，其值为(5, 10), (3, 8), (46, 22), (87, 66), (39, 41) 。

我在kmeans函数中看到了一个center参数，但我不明白如何将我的值设置为centeres。

kmeans(data, centers = ...) # what to set here?

Answer 1

centers参数采用整数k ，在这种情况下，选择来自data k随机点作为初始中心，或初始中心的矩阵，其中列数与data一样多。 试试这个：

x <- rbind(matrix(rnorm(100, sd = 0.3), ncol = 2),
                 matrix(rnorm(100, mean = 1, sd = 0.3), ncol = 2))
kmeans(x,centers=3)
kmeans(x,centers=x[1:3,])

Answer 2

只需传递一个matrix ，这是一个简单的例子：

data = matrix(c(1.1,1,0.97,0.99,0.95,0.8,0.91,2.1,2,2.4,4.1,4.4,4.5,3.9,1.5,1.2,1.7,2.6,2.7,2.44), ncol=2)

现在让我们提两个起点C1 (x1=1,y1=3)和C2 (x2=2,y2=4) （即使有明显的3组）：

km = kmeans(data, centers=matrix(c(1,2,3,4),ncol=2))

应用算法后的一些绘图：df = transform（as.data.frame（data），group = as.character（km $ cluster））library（ggplot2）

ggplot(df, aes(V1, V2, color=group)) + geom_point()