Question

我正在使用for循环在R中编写一个简单的函数。该函数采用数据集，在for循环内，循环遍历并为kmeans函数提供不同的簇数值。代码如下：

 s_kmeans <- function(fname){
       wss = NULL
       dataset <- read.csv(file=fname1,header = TRUE, sep = ",")
       for(i in 2:10)
       {
         results <- kmeans(dataset,i)
         wss[i] <- results$tot.withinss
       }
       x <- c(2:10)
       df <- data.frame(x,wss)
       g <- ggplot(df, aes(x))
       g <- g+geom_line(aes(y=wss), color="red")
}

现在，如果我运行此代码，则会出错：

Error in data.frame(x, wss) : 
  arguments imply differing number of rows: 9, 10

实际上我想要从簇数为2到10的结果。我的理解是循环运行9次，x vector也有9个元素。我修改了代码，如下所示：

 s_kmeans <- function(fname){
           wss = NULL
           dataset <- read.csv(file=fname1,header = TRUE, sep = ",")
           for(i in 2:10)
           {
             results <- kmeans(dataset,i)
             wss[i] <- results$tot.withinss
           }
           x <- c(1:10)
           print(wss)
           print(x)
           df <- data.frame(x,wss)
           g <- ggplot(df, aes(x))
           g <- g+geom_line(aes(y=wss), color="red")
    }

现在它没有给出任何错误，但是将NA作为wss的第一个元素（wss中的总共10个元素，应该是9，因为循环运行9次）向量和x向量。 Out如下所示：

[1]        NA 1019.0836  864.0937  655.6397  506.3810  520.0426  374.2550  294.3192  330.9977  316.5263
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

我不知道发生了什么。任何人都可以请帮助。

Answer 1

因为你没有为wss [1]设置值，所以它给了你NA。尝试修改你的循环如下

for(i in 1:9)
{
    results <- kmeans(dataset,i+1)
    wss[i] <- results$tot.withinss
}
x <- c(1:9)

Answer 2

我认为问题不在于k-means，在定义变量时，维度存在问题。你想要做的是绘制x与tot.withinss，即群集数量和总和，并选择最佳数字，这样你就必须做下一个：

s_kmeans <- function(fname){
           wss = NULL
           dataset <- read.csv(file=fname1,header = TRUE, sep = ",")
           for(i in 2:10)
           {
             results <- kmeans(dataset,i)
             wss[(i-1)] <- results$tot.withinss
           }
           x <- 2:10
           print(wss)
           print(x)
           df <- data.frame(x,wss)
           g <- ggplot(df, aes(x))
           g <- g+geom_line(aes(y=wss), color="red")
    }

看x从2开始，wss将是9维向量，所以你的情节会有

> x
[1]  2  3  4  5  6  7  8  9 10

正方形的总和为tot.withinss。

无法编写我自己的Kmeans聚类函数

2 个答案: