本文介绍了计算R中群集之间的平方和总和的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
我的目标是比较我使用过的两种聚类方法cluster_method_1和cluster_method_2中的哪一种在聚类平方和之间最大，以便确定哪种方法实现了更好的分离。
我基本上是在寻找一种有效的方法来计算群集1的每个点与群集2、3、4的所有点之间的距离，依此类推。
示例数据帧：
structure(list(x1 = c(0.01762376, -1.147739752, 1.073605848,
2.000420899, 0.01762376, 0.944438811, 2.000420899, 0.01762376,
-1.147739752, -1.147739752), x2 = c(0.536193126, 0.885609849,
-0.944699546, -2.242627057, -1.809984553, 1.834120637, 0.885609849,
0.96883563, 0.186776403, -0.678508604), x3 = c(0.64707104, -0.603759684,
-0.603759684, -0.603759684, -0.603759684, 0.64707104, -0.603759684,
-0.603759684, -0.603759684, 1.617857394), x4 = c(-0.72712328,
0.72730861, 0.72730861, -0.72712328, -0.72712328, 0.72730861,
0.72730861, -0.72712328, -0.72712328, -0.72712328), cluster_method_1 = structure(c(1L,
3L, 3L, 3L, 2L, 2L, 3L, 2L, 1L, 4L), .Label = c("1", "2", "4",
"6"), class = "factor"), cluster_method_2 = structure(c(5L, 3L,
1L, 3L, 4L, 2L, 1L, 1L, 1L, 6L), .Label = c("1", "2", "3", "4",
"5", "6"), class = "factor")), row.names = c(NA, -10L), class = c("tbl_df",
"tbl", "data.frame"))
x1 x2 x3 x4 cluster_method_1 cluster_method_2
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <fct> <fct>
1 0.0176 0.536 0.647 -0.727 1 5
2 -1.15 0.886 -0.604 0.727 4 3
3 1.07 -0.945 -0.604 0.727 4 1
4 2.00 -2.24 -0.604 -0.727 4 3
5 0.0176 -1.81 -0.604 -0.727 2 4
6 0.944 1.83 0.647 0.727 2 2
7 2.00 0.886 -0.604 0.727 4 1
8 0.0176 0.969 -0.604 -0.727 2 1
9 -1.15 0.187 -0.604 -0.727 1 1
10 -1.15 -0.679 1.62 -0.727 6 6
推荐答案
平方和SUM_x SUM_y||x-y||²是常量。
可以根据方差计算平方和的总和。
如果您现在减去x和y属于同一群集的群集内平方和，则保留群集间平方和。
如果执行此方法，则需要O(N)时间，而不是O(n²)。
推论：具有最小WCSS的解决方案具有最大的BCSS。
这篇关于计算R中群集之间的平方和总和的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！