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使用非集群输入数据帧 (fci)，从 apcluster() 创建一个 APResult，如下所示：

> apclr2q02 <- apcluster(negDistMat(r=2), fci)
> show(apclr2q02)

APResult object

Number of samples     =  1045 
Number of iterations  =  826 
Input preference      =  -22.6498 
Sum of similarities   =  -1603.52 
Sum of preferences    =  -1336.338 
Net similarity        =  -2939.858 
Number of clusters    =  59

在线文档说 aggExCluster() 可以接受要聚类的数据作为输入，也可以接受以前的聚类结果（ExClust 或 APResult）。在非集群数据 (fci) 上运行 aggExCluster，代码按预期工作：

> aglomr2 <- aggExCluster(negDistMat(r=2), fci)
> aglomr2

AggExResult object

Number of samples          =  1045 
Maximum number of clusters =  1045

结果可以以树状图格式绘制，一切都很好；但是，使用上面获得的 APResult (apclr2q02) 作为输入，会返回以下错误：

> aglomr2 <- aggExCluster(negDistMat(r=2), apclr2q02)
Error in as.vector(data) : 
  no method for coercing this S4 class to a vector

关于我将 APResult 对象作为输入可能做错了什么的任何建议？

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如果您想在作为“ ”或“ ”对象aggExCluster()给出的先前聚类结果之上使用，则需要将这些对象作为参数“ ”传递，此外，相似性矩阵需要可用。这是基于您的示例的自包含代码片段（请注意，从返回的对象 ' '包含相似度矩阵）：ExClustAPResultxapresapcluster()

cl1 <- cbind(rnorm(50,0.2,0.05),rnorm(50,0.8,0.06))
cl2 <- cbind(rnorm(50,0.7,0.08),rnorm(50,0.3,0.05))
x <- rbind(cl1,cl2)

apres <- apcluster(negDistMat(r=2), x, q=0.7)
aggExCluster(x=apres)

如果您从相似度矩阵开始，您可以将其包含在“APResult”对象中，即

sim <- negDistMat(r=2, x)
apres <- apcluster(sim, q=0.7, includeSim=TRUE)
aggExCluster(x=apres)

（如果apcluster()在相似度矩阵上调用，默认情况下该矩阵不包含在结果对象中，可以用' includeSim=TRUE'覆盖）

或者，您也可以通过参数 ' s' 指定相似度矩阵：

sim <- negDistMat(r=2, x)
apres <- apcluster(sim, q=0.7)
aggExCluster(x=apres, s=sim)

aggExCluster()使用相似度函数和 ' ' 对象调用APResult将不起作用，因为 ' APResult' 不包含原始数据，因此aggExCluster()无法计算聚类所需的相似度矩阵。相反，如果aggExCluster() 使用参数“ s”作为相似函数调用，它期望参数“ x”包含原始数据，因此会尝试将其转换为子集对象。这就是您收到此错误消息的原因。

于 2017-06-13T07:38:22.790 回答