Функция за групиране R Hclust Loop и разработване на таблица

Работя по проект за копаене на текст/клъстериране и се опитвам да създам таблица, която съдържа брой клъстери като редове и 6 колони, представляващи следните 6 показателя: макс.диаметър, мин.разделяне, средно.в рамките,средно.между, ср.silwidth,dunn.

Трябва да създам таблиците за 3 метода - kmeans, pam и hclust.

Успях да създам нещо за kmeans

dtm0.90Dist = dist(dtm0.90)

foreachcluster = function(k) { 
  kmeans.result = kmeans(dtm0.90, k);
  kmeans.stats = cluster.stats(dtm0.90Dist,kmeans.result$cluster); 
                              c(kmeans.stats$min.separation, kmeans.stats$max.diameter,
                               kmeans.stats$average.within, kmeans.stats$avearge.between,
                               kmeans.stats$avg.silwidth, kmeans.stats$dunn) 
}
rbind(foreachcluster(2), foreachcluster(3), foreachcluster(4), foreachcluster(5),
      foreachcluster(6), foreachcluster(7),foreachcluster(8))

и получавам следния изход

       [,1]     [,2]     [,3]      [,4]       [,5]
[1,] 3.162278 30.19934 5.831550 0.5403872 0.10471348
[2,] 2.236068 28.37252 5.006058 0.3923446 0.07881104
[3,] 1.000000 28.37252 4.995478 0.2496066 0.03524537
[4,] 1.000000 26.40076 4.387212 0.2633338 0.03787770
[5,] 1.000000 26.40076 4.353248 0.2681947 0.03787770
[6,] 1.000000 26.40076 4.163757 0.1633954 0.03787770
[7,] 1.000000 26.40076 4.128927 0.2676423 0.03787770

Имам нужда от подобен изход за методите hclust и pam, но за живота си не мога да накарам същата функция да работи за нито един от двата метода

Добре, така че успях да направя функцията за HCLUST

forhclust=function(k){dfDist = dist(dtm0.90);
                      hclust.result = hclust(dfDist);
                      hclust.cluster = (cutree(hclust.result, k));
                      cluster.stats(dfDist,hclust.cluster);c(cluster.stats$min.separation)}

Но получавам грешка, когато стартирам това

Error in cluster.stats$min.separation : 
  object of type 'closure' is not subsettable

Това, от което се нуждая, е да отпечата изход "min.separation".

Наистина бих оценил цялата помощ и може би някои насоки за разбиране защо подходът ми се проваля в hclust.

Също така, има ли добър източник, който може да обясни функционирането и прилагането на тези методи, стъпка по стъпка, в детайли?

Благодаря ти


r cluster-analysis
person Freewill    schedule 21.03.2014    source източник

Отговори (1)


arrow_upward
0
arrow_downward 

foreachcluster2 = function(k) { 
  hc = hclust(mDist, method = "ave")
  hresult = cutree(hc, k)
  h.stats = cluster.stats(mDist,hresult); 
  c( max.dia=h.stats$max.diameter, 
     min.sep=h.stats$min.separation,
     avg.wi=h.stats$average.within, 
     avg.bw=h.stats$average.between,
     silwidth=h.stats$avg.silwidth, 
     dunn=h.stats$dunn) 
}
t2 = rbind(foreachcluster2(2), foreachcluster2(3), foreachcluster2(4),     foreachcluster2(5),foreachcluster2(6),
       foreachcluster2(7), foreachcluster2(8), foreachcluster2(9), foreachcluster2(10), 
       foreachcluster2(11), foreachcluster2(12),foreachcluster2(13),foreachcluster2(14))
rownames(t2) = 2:14
t2

Това трябва да работи. За pam():

pamC <- pam(x=m, k=2)
pamC
pamC$clustering

използвайте $clustering вместо $cluster, останалите са същите.

person yanxiang    schedule 23.05.2014