R语言聚类，为什么报错？ 显示分层聚类的结果 for(i in 1:3) {print(paste("Class ", i));print(names(memb[[i]]))} 报错如下：[1] "Class 1" Error in memb[[i]] : subscript out of bounds

这个错误通常发生在您尝试访问一个不存在的列表元素时。在这种情况下，您正在尝试访问 `memb` 列表中不存在的第四个元素。

您可以尝试打印一下 `memb` 列表的长度，看看它是否小于 3。如果是，那么您需要检查一下您的聚类代码是否正确，并且正确地将对象分配给了 `memb` 列表。

如果 `memb` 列表的长度是 3，那么您可以尝试在 `for` 循环之前添加一行代码，以确保 `memb` 列表中有 3 个元素，例如：

memb <- list(memb1, memb2, memb3)

其中 `memb1`，`memb2` 和 `memb3` 是您的聚类结果。

希望这可以帮助您解决问题。

相关问题

使用R语言代码载入训练数据、显示读入数据的前5行 训练KMeans聚类模型，把数据聚成5类 显示每个聚类类别样本数、每个聚类类别中心点 画出聚类分析结果散点图 画出5个聚类中心点在每个维度上的散点图，并按统一类别把聚类中心用线连接起来 分析聚类结果

以下是用R语言实现上述任务的代码：

# 载入训练数据
data <- read.csv("data.csv")

# 显示读入数据的前5行
head(data)

# 训练KMeans聚类模型，把数据聚成5类
kmeans_model <- kmeans(data, centers = 5)

# 显示每个聚类类别样本数、每个聚类类别中心点
kmeans_model$size
kmeans_model$centers

# 画出聚类分析结果散点图
plot(data, col = kmeans_model$cluster, main = "KMeans Clustering Result")

# 画出5个聚类中心点在每个维度上的散点图，并按统一类别把聚类中心用线连接起来
par(mfrow = c(2, 3))
for (i in 1:5) {
  plot(data[,1], data[,2], col = kmeans_model$cluster, 
       main = paste("Cluster", i), xlab = "X1", ylab = "X2")
  points(kmeans_model$centers[i,1], kmeans_model$centers[i,2], col = i, pch = 19)
  lines(c(kmeans_model$centers[i,1], mean(data[kmeans_model$cluster == i, 1])),
        c(kmeans_model$centers[i,2], mean(data[kmeans_model$cluster == i, 2])))
}

其中，`data.csv`是存放训练数据的csv文件，`kmeans()`是R语言中用于训练KMeans聚类模型的函数。运行以上代码后，即可得到聚类分析结果散点图和每个聚类中心点在每个维度上的散点图，以及聚类结果的分析。