如何使用kernlab包的kkmeans获取样本聚类归属并存储为向量？

嘿，这个问题我之前也碰到过！其实kernlab包的kkmeans函数返回的结果里已经包含了所有样本的聚类标签，只是需要用正确的方式提取出来就行，下面给你两种靠谱的方法：

方法1：使用predict()函数（推荐） #

这是最符合R语言惯用逻辑的方式，直接对kkmeans的结果调用predict()就能得到每个样本的聚类归属向量：

library(kernlab)
# 运行核K-Means
test <- kkmeans(as.matrix(iris[,-5]), 3)
# 提取聚类标签
cluster_assignments <- predict(test)

方法2：直接访问对象的内部属性 #

kkmeans返回的是一个kkmeans类的S4对象，你也可以直接访问它的@.Data属性来获取标签：

cluster_assignments <- test@.Data

不管用哪种方法，cluster_assignments都是一个和原数据集样本顺序完全对应的向量，每个元素代表对应样本的聚类编号。你可以用length(cluster_assignments)验证一下，它的长度应该等于原数据集的行数（比如这里nrow(iris)）。

如果需要把聚类标签和原数据集绑定在一起，还可以这么做：

# 合并标签到iris数据集
iris_with_clusters <- cbind(iris, cluster = cluster_assignments)

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