为了确定聚类方法中的最优k-聚类。 我通常使用Elbow方法伴随着并行处理来避免时间混淆。 这段代码可以像这样采样： Elbow method elbow.k <- function(mydata){ dist.obj <- dist(mydata) hclust.obj <- hclust(dist.obj) css.obj <- css.hclust(dist.obj,hclust.obj) elbow.obj <- elbow.batch(css.obj) k <- elbow.obj$k return(k) } Running Elbow parallel no_cores <- detectCores() cl<-makeCluster(no_cores) clusterEvalQ(cl, library(GMD)) clusterExport(cl, list("data.clustering", "data.convert", "elbow.k", "clustering.kmeans")) start.time <- Sys.time() elbow.k.handle(data.clustering)) k.clusters <- parSapply(cl, 1, function(x) elbow.k(data.clustering)) end.time <- Sys.time() cat('Time to find k using Elbow method is',(end.time - start.time),'seconds with k value:', k.clusters)... 展开详请