如何确认R中DataFrame的clust列与因子levels的对应关系？

• 查看类别样本数匹配情况
  用table()函数统计每个新因子水平对应的样本量，和你已知的各物种样本数对比（比如鸢尾花数据集里三个物种各50个样本）：

  table(hc$call$X$clust)
  

  如果输出的数值和预期的物种样本数完全对应，说明因子水平的顺序匹配正确。

• 结合特征数据可视化验证
  选取该物种有明显差异的特征（比如鸢尾花的花萼长度、花瓣宽度），绘制箱线图或散点图，观察因子水平对应的特征分布是否符合物种的固有特征：

  # 以花萼长度为例
  boxplot(Sepal.Length ~ clust, data = hc$call$X)
  

  比如setosa的花萼长度显著短于另外两个物种，versicolor居中，virginica最长，若图中分布符合这个规律，说明水平设置正确。

• 交叉对比真实物种标签（如有）
  如果你的数据集中有真实的物种标注列（比如Species），用交叉表查看聚类结果与真实标签的对应关系：

  table(hc$call$X$clust, hc$call$X$Species)
  

  理想情况下，每个聚类因子水平应该对应单一的真实物种（或极高占比），以此验证映射顺序是否正确。

• 回溯聚类原始分配结果
  查看层次聚类对象的原始分组信息，比如通过cutree()重新生成聚类标签，和当前clust列的因子水平对比：

  # 假设当初是用cutree得到的3类
  original_clust <- cutree(hc, k = 3)
  table(original_clust, hc$call$X$clust)
  

  若原始分组的序号（1/2/3）和你设置的因子水平（setosa/versicolor/virginica）一一对应，说明顺序无误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kcm