我正在使用这个数据框：
我需要用它构建集群。在随附的 xlxs 中，您可以找到 2000 年个人（指数）的数据，涉及 5 个变量（Mkt、SBM、HML、RMW、CMA）。我想用tsclust它来构建集群。然后我使用了这段代码：
d_2000<- tsclust(c_2000_nor, type="partitional", k=3L, distance="dtw", centroid="pam")
我有一些问题：
- 我使用它的原因是因为我有 20 多年的相同数据，并且在聚类时间序列时 DWT 距离比欧几里得更好。但是我需要每年的集群。你认为这个替代方案比 K-means 更好吗？
- 无论如何，聚类后，我需要获得质心。在这种情况下，由于我对 5 个变量进行聚类，并且我使用 3 个聚类作为最佳聚类（在使用
fviz_nbclust3 个结果作为最佳聚类数量之后），我应该有 15 个质心（5 个变量中的每一个都有 3 个）。使用k2000<-kmeans()时，可以通过使用来完成，k2000$centers但是使用时我该怎么做呢tsclust？