cluster-analysis - K-means 聚类错误：只有 0 可能与负下标混合

Question

我正在尝试对 R 中的 IRIS 数据进行 kmeans 聚类。我想使用 KKZ 选项进行种子选择（聚类的起点）。

如果我不标准化数据，我对 KKZ 命令没有任何问题：

library(inaparc)
res<- kkz(x=iris[,1:4], k=3) 
seed <- res$v        # this gives me the cluster seeds based on KKZ method
k1 <- kmeans(iris[,1:4], seed, iter.max=1000)

但是，当我首先缩放数据时，kkz 命令给了我错误：

library(ClusterR)
dat <- center_scale(iris[1:4], mean_center = TRUE, sd_scale = TRUE)  # scale iris data
res2 <- kkz(x=dat, k=3)
**Error in x[-x[i, ], ] : only 0's may be mixed with negative subscripts**

我认为这是一个数组索引的事情，但不确定它是什么以及如何解决它。

Answer 1

出于某种原因，kkz 不能接受任何带有正值和负值混合的东西。我在运行它时遇到了很多问题，例如：

#ok
set.seed(1000)
kkz(matrix(rnorm(1000,5,1),100,10),3)
# not ok
kkz(matrix(rnorm(1000,0,1),100,10),3)
Error in x[-x[i, ], ] : only 0's may be mixed with negative subscripts

你真的不需要集中你的价值观，所以你可以这样做：

dat <- center_scale(iris[1:4], mean_center = FALSE, sd_scale = TRUE)
res2 <- kkz(x=dat, k=3)

我会非常谨慎地使用这个包..直到你弄清楚为什么会这样..