有没有一种方法可以确定用于R聚类的不同属性的权重？

我正在使用~70个属性使用K-means和分层技术创建集群（可能最终使用混合的分层K-means集群技术）。有没有办法找出70个属性中哪一个在最终聚类中的权重更大？或者哪些属性在确定最终簇时似乎更重要/更偏激？我在R运行这个。谢谢

您可以使用：

库（FeatureImpCluster）
库（clustMixType）
如果70个属性具有不同的比例，则返回数据（例如，有些从0到1000不等，有些从0到1不等，那么值越大的属性越重要。假设您首先对属性进行标准化，使其处于相等的比例，计算每个组的每个属性的平均值，并查看平均值的范围。组间具有更多可变平均值的属性在识别时更有用。）这就是集群的不同之处。
library(FeatureImpCluster)
library(clustMixType)
data <- as.data.table(iris)
res <- kproto(x=data,k=4)

FeatureImp_res <- FeatureImpCluster(res,data)
plot(FeatureImp_res,data,color="type")