cluster:：pam的开始是如何工作的？

我正在研究cluster包的函数pam，其中的一些东西似乎是akward：该函数缺少对象。让我解释一下我的意思

这是由终端中的

cluster:：pam

获取的功能代码示例

function (x, k, diss = inherits(x, "dist"), metric = "euclidean", 
          medoids = NULL, stand = FALSE, cluster.only = FALSE, do.swap = TRUE, 
          keep.diss = !diss && !cluster.only && n < 100, keep.data = !diss && 
            !cluster.only, pamonce = FALSE, trace.lev = 0) 
{
  stopifnot(length(cluster.only) == 1, length(trace.lev) == 
              1)
  nMax <- 65536
  if ((diss <- as.logical(diss))) {
    if (anyNA(x)) 
      stop("NA values in the dissimilarity matrix not allowed.")
    if (data.class(x) != "dissimilarity") {
      if (!is.null(dim(x))) {
        x <- as.dist(x)
      }
      else {
        if (!is.numeric(x) || is.na(n <- sizeDiss(x))) 
          stop("'x' is not and cannot be converted to class \"dissimilarity\"")
        attr(x, "Size") <- n
      }
      class(x) <- dissiCl
      if (is.null(attr(x, "Metric"))) 
        attr(x, "Metric") <- "unspecified"
    }
    if (keep.data) 
      stop("Cannot keep data when 'x' is a dissimilarity!")
    n <- attr(x, "Size")
    if (n > nMax) 
      stop(gettextf("have %d observations, but not more than %d are allowed", 
                    n, nMax))
    dv <- x[lower.to.upper.tri.inds(n)]
    dv <- c(0, dv)
    storage.mode(dv) <- "double"
    jp <- 1
    mdata <- FALSE
    ndyst <- 0

另外，有人能解释一下，我怎么可能有这个条件，在函数代码中，它是真的：

data.class（x）！=“差异性”

---

当以（例如）

dist（myBase）

的形式输入

x

时，此对象的类为

diss

。但是，如何创建类不同的对象呢？

discicl

是加载

集群时附加的命名空间中的非导出对象。
cluster:：pam
函数正在访问它。如果需要，请在
discicl
的函数中使用
cluster:：：discicl

这个函数中的其他对象也会遇到这个问题。如果您试图在不运行
库（集群）
的情况下运行它。您只需对所有对象执行查找/替换操作，在导出的每个对象之前添加
cluster:：
，并为未导出的每个对象添加
cluster:：

您可以使用相同的策略将对象转换为类
“相异性”
。如果它已经属于类
diss
，或者属于类
“dist”
，我建议使用
pam
强制的方式。只需设置
class（myBase）是否有任何方法将对象加载为
dispicl
，这样就不必添加前缀
cluster:：
？使用
library（cluster）
似乎只会影响函数对名称空间操作符的需求，而不会影响变量。这是包开发人员的设计决策<代码>库（集群）
精确加载设计器决定导出的函数和变量。他/她决定不导出
dispicl
，因此您只能通过
：
操作符获取它。
库中没有任何选项或其他方法可以一次加载所有未导出的对象，因此只能使用
：
myPam(dist(mtcars), 12)
cluster::pam(dist(mtcars), 12)