在R中重复输出时，如何调整此功能以停止？

假设我们有以下函数：

euclid

计算欧几里德距离，

k_-means

实现完整的k-means算法

euclid <- function(points1, points2) {
  distanceMatrix <- matrix(NA, nrow=dim(points1)[1], ncol=dim(points2)[1])
  for(i in 1:nrow(points2)) {
    distanceMatrix[,i] <- sqrt(rowSums(t(t(points1)-points2[i,])^2))
  }
  distanceMatrix
}

k_means <- function(x, centers, distFun, nItter) {
  clusterHistory <- vector(nItter, mode="list")
  centerHistory <- vector(nItter, mode="list")
  
  for(i in 1:nItter) {
    distsToCenters <- distFun(x, centers)
    clusters <- apply(distsToCenters, 1, which.min)
    centers <- apply(x, 2, tapply, clusters, mean)
    # Saving history
    clusterHistory[[i]] <- clusters
    centerHistory[[i]] <- centers
  }
  
  list(clusters=clusterHistory, centers=centerHistory)
}

test=data # A data.frame
ktest=as.matrix(test) # Turn into a matrix
centers <- ktest[sample(nrow(ktest), 4),] # Sample some centers, 4 for example

result <- k_means(ktest, centers, euclid, 4) # 4 iterations
print(result)

这将持续到（在本例中）指定的4次迭代

---

但是，我想编辑

k_means

函数，以便在迭代输出相同时停止。您可以在这里看到，这发生在

$clusters[[3]]

上，与

$clusters[[2]]

相同。但是，

$clusters[[4]]

仍然被不必要地打印出来。有人能告诉我具体在哪里编辑这个吗？

包括一个

break

声明，如下所示：

k_means <- function(x, centers, distFun, nItter) {
  clusterHistory <- vector(nItter, mode="list")
  centerHistory <- vector(nItter, mode="list")
  
  for(i in 1:nItter) {
    distsToCenters <- distFun(x, centers)
    clusters <- apply(distsToCenters, 1, which.min)
    centers <- apply(x, 2, tapply, clusters, mean)
    # Saving history
    clusterHistory[[i]] <- clusters
    centerHistory[[i]] <- centers
    if(i >1){
      if(identical(clusterHistory[[i]], clusterHistory[[i-1]])){break} #Stop if duplicated result
  }}
  
  list(clusters=clusterHistory, centers=centerHistory)
}

---

k_的意思是谢谢你，这很有效！一个小的跟进。当中断成功执行时，对于剩余的迭代，它返回
NULL
。因此，例如，在最初的帖子中，
$clusters[[4]]
仍将在输出中，但会显示
NULL
。有没有办法让它不退货？例如，是否可以添加一些内容，以便
print（）
返回不包含空值的输出？
k_means <- function(x, centers, distFun, nItter) {
  clusterHistory <- vector(nItter, mode="list")
  centerHistory <- vector(nItter, mode="list")
  
  for(i in 1:nItter) {
    distsToCenters <- distFun(x, centers)
    clusters <- apply(distsToCenters, 1, which.min)
    centers <- apply(x, 2, tapply, clusters, mean)
    # Saving history
    clusterHistory[[i]] <- clusters
    centerHistory[[i]] <- centers
    if(i >1){
      if(identical(clusterHistory[[i]], clusterHistory[[i-1]])){break} #Stop if duplicated result
  }}
  
  list(clusters=clusterHistory, centers=centerHistory)
}