R 识别群集中的数据点

我在R中创建一个k均值聚类。有人能帮我确定，如果形成了聚类，并且我想访问属于特定聚类的数据点，我该怎么做

这里有一个简单的例子：基于

Petal.Length

和

Petal.Width

的值，使用k-均值对

iris

集合进行聚类，使用三个中心：

k_cluster <- kmeans(iris[c("Petal.Length","Petal.Width")], 3)
#>k_cluster
#K-means clustering with 3 clusters of sizes 50, 54, 46
#
#Cluster means:
#  Petal.Length Petal.Width
#1     1.462000    0.246000
#2     4.292593    1.359259
#3     5.626087    2.047826

#Clustering vector:
#  [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
# [56] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3
#[111] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 2 3 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

#Within cluster sum of squares by cluster:
#[1]  2.02200 14.22741 15.16348
# (between_SS / total_SS =  94.3 %)

还有几种方法可以可视化集群。然而，鉴于目前提出这一问题的一般形式，似乎不宜进一步详述

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希望这有帮助。

请提供一些代码。这将使它更容易回答一个有用的方式。欢迎使用堆栈溢出！请阅读相关信息以及如何给出建议。这将使其他人更容易帮助你。

iris[k_cluster$cluster==3,]
#> head(iris[k_cluster$cluster==3,])
#   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species
#51          7.0         3.2          4.7         1.4 versicolor
#52          6.4         3.2          4.5         1.5 versicolor
#54          5.5         2.3          4.0         1.3 versicolor
#55          6.5         2.8          4.6         1.5 versicolor
#56          5.7         2.8          4.5         1.3 versicolor
#57          6.3         3.3          4.7         1.6 versicolor