R规划中的K-均值聚类

我正在尝试为给定的数据集编写一个使用K-Means聚类的程序

Package Name: cluster.datasets
install.packages("cluster.datasets")
library(cluster.datasets)
data(anime)
anime
data(mammal.dentition)

如何使用弯头方法在上述数据集中找到最佳聚类数，以最终应用K-均值？然后，不知何故，我还必须对K-Means聚类进行可视化处理。

（我不想给你家庭作业的所有细节；）你需要自己填写的缺失部分）

实际上，计算是相当容易的。K-means提供误差平方和。你只需要总结一下

swss <- sapply(1:10,
               function(x){
                 cl <-kmeans(mammal.dentition[2:length(mammal.dentition)],x)
                 sum(cl$withinss)
               })

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swss集群中没有数据集动画。数据集您是否阅读了
？kmeans
，以及这里和其他地方关于此主题的丰富信息？