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R broom glance.kmeans 浏览一个(n)kmeans对象


Glance 接受模型对象并返回 tibble::tibble(),其中仅包含一行模型摘要。摘要通常是拟合优度度量、残差假设检验的 p 值或模型收敛信息。

Glance 永远不会返返回自对建模函数的原始调用的信息。这包括建模函数的名称或传递给建模函数的任何参数。

Glance 不计算汇总度量。相反,它将这些计算外包给适当的方法并将结果收集在一起。有时拟合优度测量是不确定的。在这些情况下,该度量将报告为 NA

无论模型矩阵是否秩亏,Glance 都会返回相同的列数。如果是这样,则不再具有明确定义值的列中的条目将使用适当类型的 NA 进行填充。

用法

# S3 method for kmeans
glance(x, ...)

参数

x

stats::kmeans() 创建的 kmeans 对象。

...

附加参数。不曾用过。仅需要匹配通用签名。注意:拼写错误的参数将被吸收到 ... 中,并被忽略。如果拼写错误的参数有默认值,则将使用默认值。例如,如果您传递 conf.lvel = 0.9 ,所有计算将使用 conf.level = 0.95 进行。这里有两个异常:

  • tidy() 方法在提供 exponentiate 参数时会发出警告(如果该参数将被忽略)。

  • augment() 方法在提供 newdata 参数时会发出警告(如果该参数将被忽略)。

也可以看看

glance() , stats::kmeans()

其他 kmeans 整理器:augment.kmeans()tidy.kmeans()

恰好只有一行和一列的 tibble::tibble()

betweenss

总的between-cluster 平方和。

iter

算法/拟合过程的迭代已完成。

tot.withinss

簇内总平方和。

totss

总平方和。

例子


library(cluster)
library(modeldata)
library(dplyr)

data(hpc_data)

x <- hpc_data[, 2:5]

fit <- pam(x, k = 4)

tidy(fit)
#> # A tibble: 4 × 11
#>    size max.diss avg.diss diameter separation avg.width cluster compounds
#>   <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>      <dbl>     <dbl> <fct>       <dbl>
#> 1  3544   13865.     576.   15128.       93.6    0.711  1             242
#> 2   412    3835.    1111.    5704.       93.2    0.398  2             317
#> 3   236    3882.    1317.    5852.       93.2    0.516  3             240
#> 4   139   42999.    5582.   46451.      151.     0.0843 4             724
#> # ℹ 3 more variables: input_fields <dbl>, iterations <dbl>,
#> #   num_pending <dbl>
glance(fit)
#> # A tibble: 1 × 1
#>   avg.silhouette.width
#>                  <dbl>
#> 1                0.650
augment(fit, x)
#> # A tibble: 4,331 × 5
#>    compounds input_fields iterations num_pending .cluster
#>        <dbl>        <dbl>      <dbl>       <dbl> <fct>   
#>  1       997          137         20           0 1       
#>  2        97          103         20           0 1       
#>  3       101           75         10           0 1       
#>  4        93           76         20           0 1       
#>  5       100           82         20           0 1       
#>  6       100           82         20           0 1       
#>  7       105           88         20           0 1       
#>  8        98           95         20           0 1       
#>  9       101           91         20           0 1       
#> 10        95           92         20           0 1       
#> # ℹ 4,321 more rows

相关用法


注:本文由纯净天空筛选整理自大神的英文原创作品 Glance at a(n) kmeans object。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。