我想知道如何分配最好的数据集。 我有一个包含3个聚类的数据集。基于后验概率，我想将受访者分组。 例如，响应者1具有：群集1的机会为0.10，群集2的机会为0.30，群集3的机会为0.60。然后，如何将响应者1分配给群集3？ 以下是一个小df：
0最后，我想以comp1，comp2和comp3结尾，它们全部填充了属于每个组的后验概率。
希望你能帮助我！
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dput(head(new1)[,c(1:3)])
structure(list(comp.1 = c(0.06, 0.03, 0, 0.03, 0, 0), comp.2 = c(0.61,
0.42, 0.07, 0.41, 0.31, 0.41), comp.3 = c(0.33, 0.56, 0.93, 0.56,
0.69, 0.59)), class = "data.frame", row.names = c("1", "2", "3",
"4", "5", "6"))
上面是我做的，但是我的老师告诉我，我应该基于最高机会（0.6），而不是某个特定的值，将受访者分配给某个组件。