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R包clustrd。关节降维与聚类方法。一类结合了对连续或分类数据进行降维和聚类的方法。对于连续数据,该包包含factorial K-means的实现(Vichi and Kiers 2001;<a href=“http://dx.doi.org/10.1016/S0167-9473(00)00064-5”>doi:10.1016/S0167-9473(00)00064-5</a>>)和简化的K-均值(De-Soete和Carroll 1994;<<a href=“http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-51175-2_24”>doi:10.1007/978-3-642-51175-2_24</a>>;这两种方法都将主成分分析与K-均值聚类相结合。对于分类数据,该软件包提供了MCA K-means(Hwang、Dillon和Takane 2006;<<a href=“http://dx.doi.org/10.1007/s11336-004-1173-x”>doi:10.1007/s11336-004-1173-x</a>>),i-FCB(Idice D'Enza和Palumbo 2013,<<a href=“http://dx.doi.org/10.1007/s00180-012-0329-x”>doi:10.1007/s00180-012-0329-x</a>>)和聚类对应分析(van de Velden,Iodice D'Enza and Palumbo 2016;<<a href=“http://dx.doi.org/10.1007/s11336-016-9514-0”>doi:10.1007/s11336-016-9514-0</a>>,它将多重对应分析与K-means相结合。