这是我的意见：
0.0871217 0.2314687 0.3934520
0.0206478 0.0975875 0.6195553
0.0252821 0.2301909 0.7296519
0.0122045 0.2448206 0.7759893
0.0180428 0.2158894 0.6576511
我的代码
阅读数据集
dataSet2 <- read.table(file.choose())
应用kmeans（cluster = 2）
data1<-kmeans(dataSet2,2)
聚合
aggregate(dataSet2,by=list(data1$cluster),FUN=mean)
追加
data2<-data.frame(dataSet2,data1$cluster)
我的输出：
Group.1 V1 V2 V3
1 1 0.0190443 0.1971221 0.6957119
2 2 0.0871217 0.2314687 0.3934520