Hclust使用起始解决方案

Question

我对美国数据进行了细分。如何将类似的群集分配（作为起始解决方案）应用于其他市场？美国和其他市场都有相同的输入和调查。

以下是我的代码：

TwoStepCluster <-function(xdata, k, method="ward.D2", factor=FALSE) {
  if (factor==TRUE) {
    xdata=PCA(xdata,k)
  }
  if (method == "mclust") {
    start = Mclust(xdata,4)$classification
    cen   = capply(xdata, start) 
  } else if (method != "none") {
    d  = dist(xdata)
    hcstart = cutree(hclust(d, method = method), k)
    cen = capply(xdata, hcstart) 
  } else {cen=k}
  km = kmeans(xdata, cen, iter.max=100)
  return(as.matrix(km$cluster))
}

hclust或kmeans函数中是否有任何选项可以这样做？

谢谢！

Answer 1

是的，k-means接受起点。

寻找“种子”或“初始中心”选项。

至于hclust，你可能会更好地集中所有市场，然后将其投射到不同的市场。