for (i in seq_along(k_values)) { k <- k_values[i] clusters <- cutree(hclust_result, k = k) ch_score <- cluster.stats(dist_matrix, clusters)["ch"] ch_scores[i] <- ch_score }Error in sc$clus.avg.widths : $ operator is invalid for atomic vectors 报错
时间: 2024-04-17 13:29:39 浏览: 18
这个错误 `Error in sc$clus.avg.widths : $ operator is invalid for atomic vectors` 是因为你在代码中使用了 `$` 运算符,但是对象 `sc` 是一个原子向量(atomic vector),而不是一个列表或数据框。
要解决这个问题,你需要检查代码中的 `sc` 对象,并确保它是一个列表或数据框。你可以尝试使用以下方法之一来解决这个问题:
1. 检查 `sc` 对象:确保 `sc` 是一个列表或数据框,并且包含了你想要访问的属性。你可以使用 `str(sc)` 函数来查看 `sc` 对象的结构和属性。
2. 检查函数返回值:如果 `cluster.stats` 函数返回了一个原子向量而不是一个列表或数据框,那么你可能需要查找其他函数或方法来获取所需的属性。
具体的解决方法可能取决于你的代码和数据结构。如果你能提供更多的代码和上下文信息,我可以更具体地帮助你解决这个问题。
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for (i in seq_along(k_values)) { k <- k_values[i] clusters <- cutree(hclust_result, k = k) ch_score <- cluster.stats(dist_matrix, clusters)["ch"] ch_scores[i] <- ch_score }这段代码中出现错误Error in sc$clus.avg.widths : $ operator is invalid for atomic vectors 如何修改代码
要修改代码以解决 `Error in sc$clus.avg.widths : $ operator is invalid for atomic vectors` 错误,你需要更改代码中与 `sc$clus.avg.widths` 相关的部分。假设你想要访问 `sc` 对象的 `clus.avg.widths` 属性,你可以尝试以下修改:
```R
for (i in seq_along(k_values)) {
k <- k_values[i]
clusters <- cutree(hclust_result, k = k)
ch_score <- cluster.stats(dist_matrix, clusters)["ch"]
ch_scores[i] <- ch_score
}
# 修改部分
sc <- list(clus.avg.widths = your_atomic_vector) # 替换 your_atomic_vector 为你的原子向量
avg_widths <- sc$clus.avg.widths
```
上述代码中,我假设你的 `sc` 对象应该是一个列表,并且其中有一个名为 `clus.avg.widths` 的属性。你可以将 `your_atomic_vector` 替换为实际的原子向量,并将其赋值给新的变量 `avg_widths`。
请确保按照你的数据结构和需求来修改代码。如果你提供更多的上下文信息,我可以提供更具体的帮助。
for (i in seq_along(k_values)) { k <- k_values[i] clusters <- cutree(hclust_result, k = k) #ch_scores[i] <- calinski_harabasz(datExpr0, clusters) # 计算Calinski-Harabasz指标 ch_score <- cluster.stats(dist_matrix, clustering)["ch"] }报错Error in max(clustering) : invalid 'type' (list) of argument如何修改
在你的代码中,出现了一个错误。错误信息 "invalid 'type' (list) of argument" 是因为你将一个列表 `clustering` 传递给了 `max` 函数,而 `max` 函数期望接收一个向量作为参数。
要解决这个问题,你需要将 `clustering` 转换为向量形式。根据你的代码,我假设 `clustering` 是一个列表,其中每个元素表示一个分类结果。你可以使用 `unlist` 函数将其转换为向量。以下是修改后的代码:
```R
ch_scores <- numeric(length(k_values))
for (i in seq_along(k_values)) {
k <- k_values[i]
clusters <- cutree(hclust_result, k = k)
ch_score <- cluster.stats(dist_matrix, clusters)["ch"]
ch_scores[i] <- ch_score
}
```
在上述代码中,我们使用 `cutree` 函数根据给定的k值将层次聚类结果划分为不同的簇。然后,我们使用 `cluster.stats` 函数计算每个k值下的Calinski-Harabasz指标,并将其赋值给 `ch_score` 变量。最后,我们将 `ch_score` 添加到 `ch_scores` 向量中。
请注意,这里假设你的 `cluster.stats` 函数可以接受簇标签(clusters)的向量形式作为参数。如果你使用的是不同的包或函数,可能需要稍作修改以符合相应的函数接口。
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