R 中 clusplot 时出错

Question

在使用 R 执行聚类时，我遇到了一个错误。我有一个数据集 d，它是一个距离矩阵。变量fit通过以下方式获得

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)

显示的错误是

mkCheckX(x, diss) 中的错误：x 不是数据矩阵

矩阵 d 由下式给出：

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框，或相异矩阵（或距离矩阵），具体取决于

diss

参数的值，默认情况下为

FALSE

。请参阅 

?clusplot

 了解更多信息。

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) 您收到错误是因为您的矩阵

d

 未被函数 

mkCheckX

 识别为矩阵，因为 R 是 

dist

 类的对象（不是矩阵！）。如果您尝试 

is.matrix(d)

，您应该得到 

FALSE

。

此外，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生成的（基于主成分分解，请查看代码）。

如果您查看

dist

的帮助，您可以看到可以使用不同的方法（“euclidean”、“maximum”、“manhattan”、“canberra”、“binary”或“minkowski”）来计算距离，并且您应该通过改变计算距离的方式来期待不同的聚类。

总之，你的距离矩阵不是 R 的矩阵，所以你得到了你看到的错误。

Answer 2

在使用 R 通过mutualcluster 执行聚类时，我遇到了一个错误。

相互.集群

1<-mutualCluster(jarakeuclid, method="average", plot=T) Error in if (class(dmat) == "dist") dmat <- as.matrix(dmat) : the condition has length >