【问题标题】：Comparing 2 Cluster solutions using k-means clustering比较使用 k-means 聚类的 2 个聚类解决方案
【发布时间】：2012-07-02 18:48:06
【问题描述】：

我是第一次在 R 中尝试集群，并且一直在在线查看基本的 R 帮助，并尝试比较两种集群解决方案的结果。

我复制并粘贴脚本时小心翼翼地确保我首先正确命名了相关数据集，但不断收到我不理解的错误消息。

有什么想法吗？

脚本很简单：

比较 2 个集群解决方案

library(fpc)
cluster.stats (d, fit1$cluster, fit2$cluster)

我得到的错误信息是：

> library(fpc)
> cluster.stats(d, fit1$cluster, fit2$cluster)
Error in as.matrix.dist(d) : 
  length of 'dimnames' [1] not equal to array extent
In addition: Warning messages:
1: In as.dist.default(d) : NAs introduced by coercion
2: In as.dist.default(d) : non-square matrix
3: In as.matrix.dist(d) :
  number of items to replace is not a multiple of replacement length

谢谢

【问题讨论】：

标签： r cluster-analysis k-means

【解决方案1】：

d 对象应该包含一个距离矩阵（通常是对角线上有零的对称矩阵）。在 R 中可以使用

获得距离矩阵

d <- dist(clustering_result)

【讨论】：