当我们使用包ClustOfVar在R中进行变量聚类时，我们通常需要通过指定参数h（高度）或k（所需的数量）来将聚类树切割成组。簇状物）。
当我们使用k时（只要k小于列数），它总能正常工作。
但是当我们使用h来切割时，如果有3个或3个以上相同的列，则可能会出现错误。 （如果您没有收到错误消息，请多次运行以下代码。）
A = sample(LETTERS[1:4],40,replace = TRUE)
B = A
C = A
fit = hclustvar(X.quali = data.frame(A,B,C))
plot(fit)
cutree(fit,h=0.5)
#Error in cutree(fit, h = 0.5) :
# the 'height' component of 'tree' is not sorted (increasingly)
在以下示例中，我们只有2个相同列的组。它永远不会失败。
A = sample(LETTERS[1:4],40,replace = TRUE)
B = A
C = sample(LETTERS[1:2],40,replace = TRUE)
D = C
fit = hclustvar(X.quali = data.frame(A,B,C,D))
plot(fit)
cutree(fit,h=0.5)
如果我们在第二个例子中再添加一个相同的列：
A = sample(LETTERS[1:4],40,replace = TRUE)
B = A
C = sample(LETTERS[1:2],40,replace = TRUE)
D = C
E = C
fit = hclustvar(X.quali = data.frame(A,B,C,D,E))
plot(fit)
cutree(fit,h=0.5)
#Error in cutree(fit, h = 0.5) :
# the 'height' component of 'tree' is not sorted (increasingly)
它再次失败。
我认为通过h剪切聚类树更加实用和方便，因为它更加一致和有意义。
是否有任何可行的解决方法？或者R中是否有更稳定的包可以进行变量聚类？感谢。