R中的聚类分析:确定最佳聚类数-

R中的聚类分析:确定最佳聚类数-

如何选择最佳的聚类数来做k-means分析？绘制以下数据的子集后，多少个聚类是合适的？如何进行聚类树分析？

n = 1000
kk = 10    
x1 = runif(kk)
y1 = runif(kk)
z1 = runif(kk)    
x4 = sample(x1,length(x1))
y4 = sample(y1,length(y1)) 
randObs <- function()
{
  ix = sample( 1:length(x4), 1 )
  iy = sample( 1:length(y4), 1 )
  rx = rnorm( 1, x4[ix], runif(1)/8 )
  ry = rnorm( 1, y4[ix], runif(1)/8 )
  return( c(rx,ry) )
}  
x = c()
y = c()
for ( k in 1:n )
{
  rPair  =  randObs()
  x  =  c( x, rPair[1] )
  y  =  c( y, rPair[2] )
}
z <- rnorm(n)
d <- data.frame( x, y, z )

如果你的问题是"如何确定有多少个聚类适合对我的数据进行kmeans分析？“，那么这里有一些选择。

首先，一些可再现的数据(Q中的数据是…我不清楚):

n = 100
g = 6 
set.seed(g)
d <- data.frame(x = unlist(lapply(1:g, function(i) rn