我正在关注tutorial，并且正在尝试将此部分应用于我的数据/问题
kclusts <- tibble(k = 1:9) %>%
mutate(
kclust = map(k, ~kmeans(points, .x)),
tidied = map(kclust, tidy),
glanced = map(kclust, glance),
augmented = map(kclust, augment, points)
)
但是，我的数据与教程的数据略有不同。我正在尝试应用最后一行augmented = map(kclust, augment, points)。
有效的代码（没有最后一行）：
kclust <- results %>%
as_tibble() %>%
select(-id_row) %>%
group_by(year_row) %>%
nest(.key = "value") %>%
filter(map_int(value, nrow) > 4) %>%
mutate(kmeans = map(value, ~kmeans(.x[[1]], centers = 4, iter.max = 10, nstart = 1)),
tidied = map(kmeans, tidy),
glanced = map(kmeans, glance))
无效的代码（尝试在augment部分使用
kclust <- results %>%
as_tibble() %>%
select(-id_row) %>%
group_by(year_row) %>%
nest(.key = "value") %>%
filter(map_int(value, nrow) > 4) %>%
mutate(kmeans = map(value, ~kmeans(.x[[1]], centers = 4, iter.max = 10, nstart = 1)),
tidied = map(kmeans, tidy),
glanced = map(kmeans, glance),
augmented = map(1:nrow(kclust, function(x) {augment(kclust$kmeans[[x]], kclust$value[[x]])})))
下面的工作在小标题之外，但我无法在内部工作；
augment(kclust$kmeans[[1]], kclust$value[[1]])
fun <- function(x) {augment(kclust$kmeans[[x]], kclust$value[[x]])}
ag <- map(1:3, fun)
ag
我的目标是在本教程的结尾处绘制ggplot图，每年将是一个方面。
p1 <- ggplot(assignments, aes(x1, x2)) +
geom_point(aes(color = .cluster)) +
facet_wrap(~ k)
p1
数据：
structure(list(id_row = c("1000228", "1000228", "1000228", "1000228",
"1000228", "1000228", "1000228", "1000228", "1000228", "1000228",
"1000228", "1000228", "1000228", "100493", "100493", "100493",
"100493", "100493", "1011006", "1011006", "1011006", "1011006",
"1011006", "1011006", "1011006", "1011006", "1037949", "1037949",
"1037949", "1037949", "1037949", "1037949", "1037949", "1037949",
"1037949", "11199", "11199", "11199", "11199", "11199", "11199",
"11199", "11199", "1403161", "1403161", "1403161", "1403161",
"1403161", "1403161", "1403161", "1403161", "1403161", "1403161",
"1403161", "1403161", "1403161", "1403161", "1403161", "14693",
"14693", "14693", "14693", "14693", "14693", "14693", "14693",
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"1603923", "1603923", "1603923", "1603923", "1603923", "1603923",
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"912242", "912242", "912242"), year_row = c("2004", "2005", "2006",
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-246L), class = "data.frame")
答案 0 :(得分：2)
最后我们需要一个map2，因为我们在'kmeans'和'value'列的相应augment元素上应用了list
library(tidyverse)
library(broom)
kclust2 <- results %>%
as_tibble() %>%
select(-id_row) %>%
group_by(year_row) %>%
nest(.key = "value") %>%
filter(map_int(value, nrow) > 4) %>%
mutate(kmeans = map(value, ~kmeans(.x[[1]],
centers = 4, iter.max = 10, nstart = 1)),
tidied = map(kmeans, tidy),
glanced = map(kmeans, glance),
augmented = map2(kmeans, value, augment))