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我正在寻找一些算法，例如 k-means，用于按距离将地图上的点分组为固定数量的组。组的数量已经确定，但技巧部分（至少对我来说）是满足每个组的 MOS 总和应该在一定范围内的标准，比如大于 1。有没有办法做到这一点发生？

ID MOS          X        Y

1 0.47   39.27846 -76.77101    
2 0.43   39.22704 -76.70272    
3 1.48   39.24719 -76.68485    
4 0.15   39.25172 -76.69729    
5 0.09   39.24341 -76.69884
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我对您的问题很感兴趣，但不确定如何将某种随机过程引入分组算法。如果您排列数据集（例如行的顺序），似乎 kmeans 算法确实会给出不同的结果。我在这里找到了一些信息。以下脚本使用一组随机数据演示了这一点。该图以黑色显示原始数据，然后通过排列（颜色）在每个集群的中心绘制一段。

由于我不确定您的 MOS 变量是如何定义的，因此我在数据框中添加了一个随机变量，以说明您如何寻找满足给定标准的聚类。为每个集群计算 MOS 的总和，并将结果存储在 MOS.sums 对象中。为了重现有利的聚类，您可以使用存储在种子对象中的用于排列的随机种子值。您可以看到排列结果是几个不同的聚类：

set.seed(33)
nsamples=500
nperms=10
nclusters=3

df <- data.frame(x=runif(nsamples), y=runif(nsamples), MOS=runif(nsamples))

MOS.sums <- matrix(NaN, nrow=nperms, ncol=nclusters)
colnames(MOS.sums) <- paste("cluster", 1:nclusters, sep=".")
rownames(MOS.sums) <- paste("perm", 1:nperms, sep=".")

seeds <- round(runif(nperms, min=1, max=10000))

    plot(df$x, df$y)
COL <- rainbow(nperms)
for(i in seq(nperms)){
    set.seed(seeds[i])
    ORD <- sample(nsamples)
    K <- kmeans(df[ORD,1:2], centers=nclusters)
    MOS.sums[i,] <- tapply(df$MOS[ORD], K$cluster, sum)
    segments(df$x[ORD], df$y[ORD], K$centers[K$cluster,1], K$centers[K$cluster,2], col=COL[i])
}
seeds
MOS.sums

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于 2012-06-19T09:54:26.147 回答