在r中使用马哈拉诺比斯距离进行的

Question

我有5000人的数据集，有60个参数。 我想用mahalanobis距离对它们进行聚类，我在这个主题中看到了几个问题而且我很困惑。 我可以使用来自＆＃34; stats＆＃34;的mahalanobis功能吗？然后使用＆＃34; stats＆＃34;中的kmeans函数？ 如果我没有先进的中心（这就是我希望群集找到中心并集中每个人的那一点）我该怎么办？ 我该如何计算cov吧？如果没有它，它就无法运作。

如果有人可以向我解释，我会很感激，因为我想做得对。

第1步：

mah_dist <- mahalanobis(x, center, cov, inverted = FALSE, ...)

第2步：

确定群集数

wss <- (nrow(mah_dist)-1)*sum(apply(mah_dist,2,var))
for (i in 2:15) wss[i] <- sum(kmeans(mah_dist, 
                                     centers=i)$withinss)
plot(1:15, wss, type="b", xlab="Number of Clusters",
     ylab="Within groups sum of squares")

kmeans(mah_dist, k=10)