我有数据要根据Gap统计数据评估最佳簇数。
我在r中的gap statistic上阅读了该页面,其中给出了以下示例:
gs.pam.RU <- clusGap(ruspini, FUN = pam1, K.max = 8, B = 500)
gs.pam.RU
当我致电gs.pam.RU.Tab
时,我会
Clustering Gap statistic ["clusGap"].
B=500 simulated reference sets, k = 1..8
--> Number of clusters (method 'firstSEmax', SE.factor=1): 4
logW E.logW gap SE.sim
[1,] 7.187997 7.135307 -0.05268985 0.03729363
[2,] 6.628498 6.782815 0.15431689 0.04060489
[3,] 6.261660 6.569910 0.30825062 0.04296625
[4,] 5.692736 6.384584 0.69184777 0.04346588
[5,] 5.580999 6.238587 0.65758835 0.04245465
[6,] 5.500583 6.119701 0.61911779 0.04336084
[7,] 5.394195 6.016255 0.62205988 0.04243363
[8,] 5.320052 5.921086 0.60103416 0.04233645
我想从中检索群集的数量。但是,与能够轻松获得此数字的pamk功能相反,我无法找到使用clusGap获取此数字的方法。
然后我尝试使用maxSE
函数,但我不知道参数f和SE.f代表什么或如何从数据矩阵中获取它们。
检索此最佳群集数量的任何简单方法?
答案 0 :(得分:8)
答案在输出中:
...
--> Number of clusters (method 'firstSEmax', SE.factor=1): 4
...
这是产生最大值gap
的簇的数量(在表的第4行)。
maxSE(...)
的论据分别是gap
和SE.sim
:
with(gs.pam.RU,maxSE(Tab[,"gap"],Tab[,"SE.sim"]))
# [1] 4
有时候绘制gap
是有用的,看看群集选项有多么差异化:
plot(gs.pam.RU)
gap.range <- range(gs.pam.RU$Tab[,"gap"])
lines(rep(which.max(gs.pam.RU$Tab[,"gap"]),2),gap.range, col="blue", lty=2)