带有加权变量的K均值

Question

我想进行K-means分析，其中我的一些变量应该被认为比其他变量更重要。我找到了kmeansw函数，但在阅读它的帮助后我有点困惑：

  

用法

     

kmeansW（x，center，weight = rep（1，nrow（x）），           iter.max = 10，nstart = 1）参数

     

x

     

数字向量，矩阵或数据框。

     

中心

     

群集数量或一组初始（不同）群集   中心。如果是数字，则选择x中随机的一组（不同的）行   作为最初的中心。

     

重量

     

x元素的权重。默认情况下相同。

     

iter.max

     

允许的最大迭代次数。

     

nstart

     

如果center是一个数字，应该选择多少个随机集？

我是否理解它权衡数据框（行）而不是变量（列）的元素？如果这是对的，你会推荐另外的方法来解决这个问题吗？

Answer 1

您只需在缩放数据后将特征乘以所需的权重即可。这增加了观测值之间加权特征的欧式距离，因此可以满足您的要求。