根据xgboost模型，objective是multinomial，如何生成相对应的k means，r code

在XGBoost中，当你设置`objective = "multi:softmax"`或者`"multi:softprob"`用于多元分类任务时，它通常用于处理多标签或概率型输出，而不是直接生成K-means聚类结果，因为K-means是无监督学习方法，用于将数据点分为固定数量的簇。

然而，如果你想根据预测的概率分布对样本进行某种形式的聚类，一种间接的方法可能是这样的：

1. **预测概率**：首先，你需要训练完XGBoost模型并做出预测，得到每个样本属于各个类别的概率。

library(xgboost)
# 假设data是一个DataFrame，label列是目标变量，xgb_model是训练好的XGBoost模型
predictions <- predict(xgb_model, newdata = data, ntree_limit = best_ntree_limit, type = "prob")

2. **转换概率到距离**：你可以选择某个类别作为基准（比如概率最高的类别），然后计算其他类别相对于这个基准的距离（例如，可以取负log概率）。这可以视为样本“接近”基准的程度。

# 计算基于概率的距离
distance_matrix <- -log(predictions[, colnames(predictions) != "class_of_interest"])

3. **应用K-means**：现在你可以使用这些距离作为输入特征，运行K-means聚类算法来创建集群。

# 将距离矩阵转换为K-means可用的数据框
distance_df <- data.frame(distance = as.matrix(distance_matrix), label = data$label)
kmeans_cluster <- kmeans(distance_df, centers = k, nstart = 10L)

# 其中，k是你想要的簇的数量

请注意，这种方法仅是一种启发式，真正的目的是为了展示相似度，而非直接从XGBoost输出获取K-means聚类。实际应用中，你可能需要尝试不同的策略，并根据业务需求调整评估指标。