인 경우 1 분류기가 다른 분류기를 따라갈 확률을 얻는 방법은 무엇입니까?

Question

나는이 게시물 here을 따라 가려고합니다.

나는 1이 1을 따라갈 확률을 얻으려고 노력했거나 2가 kmeans에 의해 주어진 클러스터로부터 1 등을 따랐다.

model<-kmeans(euFlat[,2:4], centers=8,iter.max=100,nstart=20) 
euCluster<-euOrig 
euCluster$Cluster<-model$cluster 

아래 게시물의 차트는 게시물에서 사용한 것입니다. 끝 클러스터와

     Open High Low Close Volume Cluster 
2008-06-25 18:00:00 1.5570 1.5587 1.5570 1.5585 191  8 
2008-06-25 22:00:00 1.5584 1.5686 1.5539 1.5664 2141  7 
2008-06-26 02:00:00 1.5663 1.5677 1.5661 1.5663 321  8 
2008-06-26 06:00:00 1.5744 1.5749 1.5741 1.5747 131  8 
2008-06-26 10:00:00 1.5748 1.5764 1.5723 1.5758 721  8 
2008-06-26 14:00:00 1.5757 1.5767 1.5746 1.5750 351  8 

: 그러나, 나는 내 데이터

R.

에 쉽게를 생성하는 방법에 대한 단서가 없다는 현재처럼 보인다.

사용자 정의 함수를 작성하지 않고 R에서 이것을 쉽게 수행 할 수 있습니까?

Answer 1

이 방법

> table(s$cluster , lag(s$cluster)) 

    1 2 3 4 5 6 
    1 43 15 14 5 7 42 
    2 17 4 10 1 5 11 
    3 17 9 16 2 3 16 
    4 8 1 1 0 2 0 
    5 4 8 4 1 3 5 
    6 38 11 18 3 5 25 
> prop.table(table(s$cluster , lag(s$cluster))) * 100 

      1   2   3   4   5   6 
    1 11.4973262 4.0106952 3.7433155 1.3368984 1.8716578 11.2299465 
    2 4.5454545 1.0695187 2.6737968 0.2673797 1.3368984 2.9411765 
    3 4.5454545 2.4064171 4.2780749 0.5347594 0.8021390 4.2780749 
    4 2.1390374 0.2673797 0.2673797 0.0000000 0.5347594 0.0000000 
    5 1.0695187 2.1390374 1.0695187 0.2673797 0.8021390 1.3368984 
    6 10.1604278 2.9411765 4.8128342 0.8021390 1.3368984 6.6844920 

또는 열을 기준으로 prop.table이

apply(table(s$cluster , lag(s$cluster)) , 2 , prop.table) * 100 

      1 2   3   4   5   6 
    1 16.66667 12 6.557377 4.545455 6.306306 2.325581 
    2 0.00000 12 6.557377 7.272727 3.603604 13.953488 
    3 25.00000 12 24.590164 15.454545 11.711712 16.279070 
    4 25.00000 24 27.868852 28.181818 33.333333 32.558140 
    5 12.50000 16 18.032787 38.181818 34.234234 27.906977 
    6 20.83333 24 16.393443 6.363636 10.810811 6.976744