Question

使用R执行群集时遇到错误。我有一个数据集 d 这是一个距离矩阵。变量 fit 通过以下

获得

fit <- kmeans(d,k=2) # assume that number of cluster lie between 1 and nrow(x)
clusplot(d, fit$cluster, color=TRUE, shade = TRUE, lines=0)

正在显示的错误是

mkCheckX（x，diss）出错：x不是数据矩阵

矩阵d由

给出

structure(c(2, 4, 6, 2, 4, 2), Size = 4L, Diag = FALSE, Upper = FALSE,
          method = "euclidean", call = dist(x = DATA, method = "euclidean"),
          class = "dist")

Answer 1

clusplot函数接受其第一个参数为矩阵或数据帧，或不相似矩阵（或距离矩阵），具体取决于diss参数的值FALSE 1}}默认情况下。有关详细信息，请参阅?clusplot。

所以，你需要使用：

d = dist(DATA) # for a distance matrix or d = daisy(DATA) for a dissimilarity matrix
clusplot(d, diss=TRUE, fit$cluster, color=TRUE, shade = TRUE, lines=0)

或

clusplot(DATA, fit$cluster, color=TRUE, shade = TRUE, lines=0)

您收到错误是因为函数d未将矩阵mkCheckX识别为矩阵，因为R是类dist的对象（不是矩阵！）。如果您尝试is.matrix(d)，则应获得FALSE。

另外，不要期望使用这两种方法得到相同的结果，因为在提供数据矩阵时，聚类是以不同的方式产生的（基本的主成分分解，查看代码）。

如果您查看dist的帮助，可以看到您可以使用不同的方法（“euclidean”，“maximum”，“manhattan”，“canberra”，“binary”或“minkowski”）来计算距离，你应该通过改变计算距离的方式来预期不同的聚类。

总之，距离矩阵不是R的矩阵，所以你得到了你看到的错误。

R中的clusplot期间出错

1 个答案: