如何使用PAM数据在fviz_cluster中定义维度？
如何使用PAM数据在fviz_cluster中定义维度？
提问于 2019-04-23 03:01:01
我有一个数据框架，它被划分为行中的样本和列中的变量
在执行PCA时：
df.pca <- PCA(df, graph = FALSE, ncp = Inf)
df.coord <- data.frame(df.pca$ind$coord)然后在我的PCA数据上使用k-means：
df.kmeans = kmeans(df.coord, 3, nstart = 25) 并可视化集群的形成：
fviz.cluster(object = df.kmeans, data = df.pca)我得到了一个具有正确维度的漂亮图表(我的数据的dim1为75%，dim为212%，由PCA计算得出)。
但如果我用k-medoid算法(PAM)做同样的事情：
df.pca <- PCA(df, graph = FALSE, ncp = Inf)
df.coord <- data.frame(flies.todos.pca$ind$coord)
df.pam = pam(df.coord, 3, nstart = 25)
fviz.cluster(object = df.pam, data = df.pca)我用完全相同的数据得到了不正确的尺寸(dim1 3.4%，dim 2 3.4%)。
如何定义PCA的维度？
我试过了：
fviz.cluster(object = df.pam, data = df.coord)
fviz.cluster(object = df.pam, data = df)如果没有成功，我总是得到3.4%的维度，这些维度甚至都不接近PCA值
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/55799667
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