我已经通过两种不同的算法将3个群集中的iris数据集聚类。它们都提供了3个簇--1,2和3.尽管目视检查表明映射“1 - ＆gt; 3“，”2 - ＆gt; 2“和”3 - ＆gt; 1”
有没有办法以编程方式映射以下两个结果？
ClustersByMethod1 <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,3,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,3,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,3,2,3,3,3,3,2,3,3,3,3,3,3,2,2,3,3,3,3,2,3,2,3,2,3,3,2,2,3,3,3,3,3,2,3,3,3,3,2,3,3,3,2,3,3,3,2,3,3,2)
ClustersByMethod2 <- c(3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,2,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,2,1,1,1,1,2,1,1,1,1,1,1,2,2,1,1,1,1,2,1,2,1,2,1,1,2,2,1,1,1,1,1,2,1,1,1,1,2,1,1,1,2,1,1,1,2,1,1,2)
答案 0 :(得分：0)
这通常不是一个简单的问题。
如果计算两个矢量之间的相关性，则视觉检查会转换为具有高相关性的矩阵，但是接近1的值不会位于对角线上。因此，您正在搜索第二个向量的值的置换，以在对角线上获得最大权重（即，高值接近1）。这对于3个群集来说很容易，但对于更多的群集则不行。
有解决这个问题的方法（通常是匈牙利语＆＃39;算法或Munkres-Kuhn），但我不了解R中的实现。
希望这有点帮助。