使用kproto聚类后，clprofiles生成图形的高度含义咨询

我正在使用kproto算法进行聚类分析，通过clprofiles函数绘制图形来查看聚类结果，但不清楚该图形中高度的含义，且在帮助文档中未找到相关说明，特向大家咨询。

示例代码如下：

# generate toy data with factors and numerics
library(clustMixType)
n   <- 100
prb <- 0.9
muk <- 1.5 
clusid <- rep(1:4, each = n)

x1 <- sample(c("A","B"), 2*n, replace = TRUE, prob = c(prb, 1-prb))
x1 <- c(x1, sample(c("A","B"), 2*n, replace = TRUE, prob = c(1-prb, prb)))
x1 <- as.factor(x1)

x2 <- sample(c("A","B"), 2*n, replace = TRUE, prob = c(prb, 1-prb))
x2 <- c(x2, sample(c("A","B"), 2*n, replace = TRUE, prob = c(1-prb, prb)))
x2 <- as.factor(x2)

x3 <- c(rnorm(n, mean = -muk), rnorm(n, mean = muk), rnorm(n, mean = -muk), rnorm(n, mean = muk))
x4 <- c(rnorm(n, mean = -muk), rnorm(n, mean = muk), rnorm(n, mean = -muk), rnorm(n, mean = muk))

x <- data.frame(x1,x2,x3,x4)

# apply k-prototyps
kpres <- kproto(x, 4)
clprofiles(kpres, x)

图形高度的具体含义 #

clprofiles生成的聚类轮廓图里，高度的含义会根据变量类型不同而区分：

• 数值型变量（比如示例中的x3、x4）：图中每个聚类对应的高度，就是该聚类在这个数值变量上的均值，和传统聚类的簇中心均值逻辑一致，直观反映该簇样本在这个连续变量上的整体取值水平。
• 分类型变量（比如示例中的x1、x2）：高度代表该聚类中对应类别出现的比例（相对频率）。比如示例里前两个聚类（簇1、簇2）的x1变量中"A"的高度接近0.9，就说明这两个簇里有90%的样本x1取值为"A"；后两个聚类则是"B"的比例更高，对应图中"B"的高度接近0.9。

你可以结合示例代码里的变量生成逻辑验证：x1前2n个样本是高概率取"A"，对应前两个聚类，所以图里这两个簇"A"的高度很高，和代码里的prb=0.9完全对应；数值变量x3的簇1、3均值是-muk，簇2、4是muk，图里的高度也会对应这些数值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cloudscomputes