如何在r中对聚类特征进行排序

Question

这是通过k-means函数进行聚类分析的结果。

>weseg2<-read.csv("WE_SEG DATA.csv",header=TRUE)

>training.data2<-scale(weseg2)

>aaaa<-kmeans(training.data2, centers=4, iter.max=10000, nstart=20)

我想知道每个集群都有什么特征。所以我得到了每个变量的平均值。这是我的代码，用于计算变量的平均值。

第一个聚类的平均值

>rank1<-colMeans(training.data2[aaaa$cluster==1,])

第二类的平均值

>rank2<-colMeans(training.data2[aaaa$cluster==2,])

第三类的平均值

>rank3<-colMeans(training.data2[aaaa$cluster==3,])

第四类的均值

>rank4<-colMeans(training.data2[aaaa$cluster==4,])

如果是这样，应该输入什么代码才能对每个变量的聚类进行排名？例如，如果你有变量a，b和c，你在a变量中有四个簇的排名，在b和c变量中有四个簇的排名。

Answer 1

使用应用和排名函数。像这样

>rank5<-cbind(rank1,rank2,rank3,rank4)
>apply(rank5,1,rank)

然后，您可以获得列的排名。如果你想得到递减的排名，可以使用order()函数。

祝好运。