这个在R语言中可以实现吗？

是的，在R语言中也可以实现这个功能。下面是一个示例代码：

# 定义一个名为fun的函数
fun <- function(arr) {
  max_val <- max(arr)
  min_val <- min(arr)
  sum_val <- sum(arr)
  mean_val <- mean(arr)
  
  result <- c(max_val, min_val, sum_val, mean_val)
  
  return(result)
}

# 调用fun函数，输入一个整数数组
arr <- c(1, 2, 3, 4, 5)
output <- fun(arr)

# 输出结果
print(output)

这段代码定义了一个名为`fun`的函数，接受一个整数数组作为输入。在函数内部，通过`max`、`min`、`sum`和`mean`函数分别计算数组的最大值、最小值、总和和平均值。然后将这些结果存储在一个向量中，并返回这个向量作为函数的输出。

在主函数中，我们定义了一个整数数组`arr`，并将其作为参数传递给`fun`函数。最后，我们通过`print`函数打印出函数的输出结果。

运行以上代码，输出结果将会是：

[1] 5 1 15 3

其中，5是数组的最大值，1是最小值，15是总和，3是平均值。

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2. 将每个样本点分配到最近的聚类中心点所在的簇中
3. 计算每个簇的质心，并更新聚类中心点的位置
4. 重复2-3步，直到聚类结果不再发生变化或达到预设的迭代次数

R语言实现函数：kmeans()函数

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1. 计算所有样本点两两之间的距离
2. 将每个样本点看作一个单独的簇
3. 选择距离最小的两个簇进行合并，形成一个新的簇
4. 重复2-3步，直到所有样本点都被归为一个簇或达到预设的合并次数

R语言实现函数：hclust()函数