我正在做一个kmeans聚类来分析我的数据。到目前为止，它工作得很好。这是我到目前为止的代码：
library(Ckmeans.1d.dp)
file=read.csv(file.choose(),header=T)
attach(file)
sortfile=file[order(normalized),]
results=Ckmeans.1d.dp(normalized,3)
plot(results)
现在，我能够获得集群和中心，但我更感兴趣的是获得集群的"极限"。不是我使用的数据中一个集群中的最大值，而是我现在拥有的集群的限制。这可能吗？我该怎么做？
K-Means 根据点最近的质心(聚类中心(标记点。因此，聚类之间的"极限"(称为决策边界(是至少有两个不同质心作为其最接近质心的点(例如，与它们的距离完全相同(。
例如，在 2D 中，对于平面中的每个点，计算其最近的质心。如果它有多个质心(例如，至少有两个质心与它的距离最小(，那么它就是决策边界的一部分。