我对R包中的kkmeans功能有疑问kernlab.我是这个包的新手,请原谅我,如果我在这里遗漏了一些明显的东西.
我想将一个新数据点分配给一组集群中的集群,这些集群是使用内核k-means和函数'kkmeans'创建的.通过常规聚类,可以通过计算新数据点和聚类质心之间的欧几里德距离来实现此目的,并选择具有最接近质心的聚类.在内核k-means中,必须在特征空间中执行此操作.
以kkmeans描述中使用的示例为例:
data(iris)
sc <- kkmeans(as.matrix(iris[,-5]), centers=3)
假设我在这里有一个新的数据点,我想将其分配给上面创建的最近的集群sc.
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
5.0 3.6 1.2 0.4
关于如何做到这一点的任何提示？非常感谢您的帮助.