我有以下数据框
'data.frame': 88 obs. of 16 variables:
$ product1: num 212 283 364 357 376 ...
$ product2: num 5025 4899 4828 4519 4340 ...
$ product3: num 4295 3745 3790 3868 4066 ...
$ product4: num 550 557 593 568 556 ...
$ product5: num 0 0 0 0 0 ...
$ product6: num 3484 3205 5243 5183 4784 ...
$ product7: num 0 0 992 1066 983 ...
$ product8: num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ product9: num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ product10: num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ product11: num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ product12: num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ product13: num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ product14: num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ product15: num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ product16: num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
我正在尝试做的是根据产品的销售额将产品聚类为 3 组，例如：
cluster 1: products 1, 2, 3, 15, 16
cluster 2: products 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10
cluster 3: products 11, 12, 13, 14
但是，我正在努力在 R 上写这个。我现在得到的是以下内容：
km <- kmeans(dataFrame, 3)
km$cluster
[1] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
[41] 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
[81] 3 3 3 3 3 3 3 3
问题是，我应该如何编写代码才能获得上面打印的 16 种不同产品的 3 个集群？
现在，您有 81 个观测值和 16 个变量。
K 均值聚类 *观测值"，而不是变量。
因此，您需要转置数据。
>我在R中生成了一个kmeans聚类的示例。这里的数据集由 3 个变量(3 列(组成，kmeans用于将样本分为 4 组。第一个输出显示 3 个变量和 4 个聚类的聚类中心。请注意，如果需要转置数据，请在R中使用t。第二个输出按聚类显示样本数。
set.seed(1); d <- matrix(rnorm(90), ncol=3)
kd <- kmeans(d, centers=4)
cluster <- kd$cluster
dd <- as.data.frame(cbind(d, cluster))
t(aggregate(dd, by=list(dd$cluster), FUN=mean))[c(1,5)*-1,]
[,1] [,2] [,3] [,4]
V1 0.8321043 -0.01501747 -0.09144934 -1.8916013
V2 0.0121109 -0.51743551 0.85714652 -0.5389448
V3 -0.4478400 0.17132066 0.99685057 -0.9206161
table(kd$cluster)
1 2 3 4
11 6 10 3