r：NbClust() 仅计算 30 个索引中的 26 个 - "Gap"、"Gamma"、"Gplus" 和 "Tau" 缺失
r: NbClust() only computes 26 out of 30 indices - "Gap", "Gamma", "Gplus" and "Tau" are missing
我在我的 df 上调用 NbClust()，其中包含四列数值、缩放的 "NON-NA" 数据。我的代码如下所示
nc = NbClust(scale(df),distance="euclidean", min.nc=2, max.nc=7,method="complete")
在 ?NbClust() 的描述中，据说它为数据计算了 30 个不同的索引，但在我的例子中，它只计算了 26 个，并省略了以下四个：
- 缺口指数
- 伽玛指数
- Gplus-指数
- Tau 指数
有谁知道为什么不计算它们？我很高兴收到任何建议，提示！
数据看起来像这样
df = structure(list(Birthrate = c(18.2, 8.5, 54.1, 1.4, 2.1, 83.6,
17, 1, 0.8, 61.7, 4.9, 7.9, 2, 14.2, 48.2, 17.1, 10.4, 37.5,
1.6, 49.5, 10.8, 6.2, 7.1, 7.8, 3, 3.7, 4.2, 8.7), GDP = c(1.22,
0.06, 0, 0.54, 2.34, 0.74, 1.03, 1.21, 0, 0.2, 1.41, 0.79, 2.75,
0.03, 11.13, 0.05, 2.99, 0.71, 0, 0.9, 1.15, 0, 1.15, 1.44, 0,
0.71, 1.21, 1.45), Income = c(11.56, 146.75, 167.23, 7, 7, 7,
10.07, 7, 7, 7, 47.43, 20.42, 7.52, 7, 7, 15.98, 15.15, 20.42,
7, 22.6, 7, 7, 18.55, 7, 7.7, 7, 7, 7), Population = c(54, 94,
37, 95, 98, 31, 78, 97, 95, 74, 74, 81, 95, 16, 44, 63, 95, 20,
95, 83, 98, 98, 84, 62, 98, 98, 97, 98)), .Names = c("Birthrate",
"GDP", "Income", "Population"), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-28L))
你想要：
nc = NbClust(scale(df),distance="euclidean", min.nc=2,max.nc=7,
method="complete", index="alllong")
我在我的 df 上调用 NbClust()，其中包含四列数值、缩放的 "NON-NA" 数据。我的代码如下所示
nc = NbClust(scale(df),distance="euclidean", min.nc=2, max.nc=7,method="complete")
在 ?NbClust() 的描述中，据说它为数据计算了 30 个不同的索引，但在我的例子中，它只计算了 26 个，并省略了以下四个：
- 缺口指数
- 伽玛指数
- Gplus-指数
- Tau 指数
有谁知道为什么不计算它们？我很高兴收到任何建议，提示！
数据看起来像这样
df = structure(list(Birthrate = c(18.2, 8.5, 54.1, 1.4, 2.1, 83.6,
17, 1, 0.8, 61.7, 4.9, 7.9, 2, 14.2, 48.2, 17.1, 10.4, 37.5,
1.6, 49.5, 10.8, 6.2, 7.1, 7.8, 3, 3.7, 4.2, 8.7), GDP = c(1.22,
0.06, 0, 0.54, 2.34, 0.74, 1.03, 1.21, 0, 0.2, 1.41, 0.79, 2.75,
0.03, 11.13, 0.05, 2.99, 0.71, 0, 0.9, 1.15, 0, 1.15, 1.44, 0,
0.71, 1.21, 1.45), Income = c(11.56, 146.75, 167.23, 7, 7, 7,
10.07, 7, 7, 7, 47.43, 20.42, 7.52, 7, 7, 15.98, 15.15, 20.42,
7, 22.6, 7, 7, 18.55, 7, 7.7, 7, 7, 7), Population = c(54, 94,
37, 95, 98, 31, 78, 97, 95, 74, 74, 81, 95, 16, 44, 63, 95, 20,
95, 83, 98, 98, 84, 62, 98, 98, 97, 98)), .Names = c("Birthrate",
"GDP", "Income", "Population"), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-28L))
你想要：
nc = NbClust(scale(df),distance="euclidean", min.nc=2,max.nc=7,
method="complete", index="alllong")