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。

相关问题

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

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。

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。