使用`purrr :: map`與k均值

我認爲這使用`purrr :: map`與k均值

kmeans(x = matrix(1:50, 5), centers = 2, iter.max = 10)

可以寫成：

matrix(1:50, 5) %>% 
map(~kmeans(x = .x, centers = 2, iter.max = 10)) 

Error in sample.int(m, k) : 
    cannot take a sample larger than the population when 'replace = FALSE'

但第二不起作用。我如何結合purrr::map()使用kmeans？

來源

2017-10-19 Dambo

爲什麼你需要'map'在這裏？ '矩陣（1:50，5）％>％kmeans（。，center = 2，iter.max = 10）'。「矩陣」是具有暗淡屬性的「矢量」。當你做「地圖」時，它會經歷每一次觀察。 – akrun

@akrun，因爲在我的原始示例中，我有幾個矩陣（縮放，帶/不帶某些變量等），我想比較彼此的聚類結果。 – Dambo

不知道我明白了。如果你在'list'中有幾個矩陣，那麼'map'可以應用 – akrun

matrix，本身是一個vector與昏暗的屬性。因此，當我們直接在matrix上應用map時，它會遍歷每個單獨的元素。取而代之的是，將其放置在一個list

list(matrix(1:50, 5)) %>% 
     map(~kmeans(x = .x, centers = 2, iter.max = 10))

注意，對於單個matrix，我們不需要map

matrix(1:50, 5) %>% 
     kmeans(., centers = 2, iter.max = 10)

它變成有用的，當我們有matric的list ES

list(matrix(1:50, 5), matrix(51:100, 5)) %>% 
      map(~kmeans(x = .x, centers = 2, iter.max = 10))

來源

2017-10-19 19:54:21 akrun

使用`purrr :: map`與k均值

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