我按照你所说的的进行了修改,可是依旧错误,错误如下> PoData<-AirPassengers > CluData<-PoData[,AirPassengers] Error in `[.default`(PoData, , AirPassengers) : incorrect number of dimensions
时间: 2024-03-31 07:32:52 浏览: 67
在这种情况下,错误提示指出是维度不匹配,原因是你在提取数据的时候使用了AirPassengers而不是"Passengers",导致程序无法正确识别要提取的变量。请使用以下代码进行提取:
```
PoData <- AirPassengers
CluData <- PoData[, "Passengers"]
```
这将正确地提取AirPassengers数据集中的Passengers变量,并将其存储在CluData变量中,供后续的聚类分析使用。
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PoData<-AirPassengers CluData<-PoData[,] set.seed(12345) CluR<-kmeans(x=CluData,centers=4,nstart=30) CluR$size CluR$centers par(mfrow=c(2,1)) PoData$CluR<-CluR$cluster
这段代码的目的是将AirPassengers数据集进行聚类,分为4个簇,并将每个数据点所属的簇标记在原数据集中。
具体步骤如下:
1. 将AirPassengers数据集赋值给PoData变量。
2. 将PoData中的所有行和列赋值给CluData变量,也就是将原始数据集提取出来,作为聚类的输入数据。
3. 设置随机数种子为12345,这是为了保证每次运行结果的一致性。
4. 调用kmeans函数进行聚类,其中x参数为输入数据,centers参数为簇的数量,nstart参数为运行算法的次数。这里设置nstart为30,表示运行30次算法,选择最优的结果。
5. 通过CluR$size和CluR$centers获取聚类结果,分别表示每个簇的大小和中心点坐标。
6. 使用par函数将图形区域分成两行一列,第一个子图用于显示原始数据集,第二个子图用于显示聚类结果。
7. 将原始数据集中每个数据点所属的簇标记在PoData数据集中,这里使用CluR$cluster获取每个数据点所属的簇编号,并将其赋值给PoData$CluR。
所以上面CluData[,]中应该指定列数为多少,其中AirPassengers数据集为r中的内置数据集
对于AirPassengers数据集,它包含了1949年至1960年12月的国际航空旅客人数数据,共144个月的数据。因此,它只有一个数值型的变量Passengers。因此,在这里指定CluData只有一列是正确的,可以使用以下代码来提取数据:
```
PoData <- AirPassengers
CluData <- PoData[, "Passengers"]
```
这将提取AirPassengers数据集中的Passengers变量,并将其储存在CluData变量中。然后,您可以将CluData作为kmeans函数的输入数据进行聚类分析。
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