Tidy 總結了有關模型組件的信息。模型組件可能是回歸中的單個項、單個假設、聚類或類。 tidy 所認為的模型組件的確切含義因模型而異,但通常是不言而喻的。如果模型具有多種不同類型的組件,您將需要指定要返回哪些組件。
參數
- x
-
由
stats::kmeans()
創建的kmeans
對象。 - col.names
-
維度名稱。默認為 x 中變量的名稱。設置為 NULL 以獲取名稱
x1, x2, ...
。 - ...
-
附加參數。不曾用過。僅需要匹配通用簽名。注意:拚寫錯誤的參數將被吸收到
...
中,並被忽略。如果拚寫錯誤的參數有默認值,則將使用默認值。例如,如果您傳遞conf.lvel = 0.9
,所有計算將使用conf.level = 0.95
進行。這裏有兩個異常:
也可以看看
其他 kmeans 整理器:augment.kmeans()
、glance.kmeans()
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
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注:本文由純淨天空篩選整理自等大神的英文原創作品 Tidy a(n) kmeans object。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。