R 可视化集群后，最简单的数据子集方法是什么？

所以在这里我觉得我可以识别两组数据。在直观地识别集群之后，对这些数据进行子集划分的最有效的方法是什么？在这些数据中，马力=49时可以方便地中断，但我知道并非所有数据都是如此干净。

您可以使用kmeans或hclust对数据进行聚类。然后提取集群ID，将结果可视化，并将其与您自己的假设进行比较。我将使用mtcars数据来演示

# For reproducibility
set.seed(42)

# Perform kmeans clustering, 3 groups
kclusters <- kmeans(mtcars[,c(1,4)], 3)

# Bind together the original data and the clusterID
plot_data <- cbind(mtcars, kclusters$cluster)

# Plot the results and check your own assumptions.
ggplot(plot_data, aes(x = hp, y = mpg)) +
   geom_point(aes(color = factor(kclusters$cluster)))

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你最好在交叉路口问这个问题。但是，任何一种聚类技术都会给您带来相当好的结果，只需查看您的数据即可。请参阅？Kmeansy运行kmeans for hclust以识别群集ID。