R 计算k-均值

如何用R计算标准k均值（欧几里德距离度量？
作为示例，给出了以下数据点{-3，-2，-1,0,2,4，}。使用

k=2

并从簇种子开始

c1=−1，c2=0

到目前为止，我得到的是：

data <- c(-3,-2,-1,0,2,4)
kmeans(data, method="euclidean")

---

data我相信您使用centers参数设置了集群，使其类似于：

kmeans(data, centers = c(-1,0))

您是否阅读了
kmeans
文档<代码>帮助（kmeans）

<代码>方法不是我的

kmeans

的参数。。。要传递起始的

中心

请使用

中心

参数<代码>kmeans（数据，中心=c（-1，0））查看

？kmeans

，

方法

不是

kmeans

的选项。但是，

算法

是无效的。再次查看

？kmeans

，我发现

Lloyd

是可能的算法之一。根据维基百科的说法，标准的k-均值和欧几里德距离度量也被称为“劳埃德算法”。@Justin：谢谢，但上面说的是

错误：空簇：尝试一组更好的初始中心

。在R版本3.0.2上不适合我。。。请在您的问题中包括

sessionInfo（）

的输出。R版本3.0.1（2013-05-16）平台：x86_64-pc-linux-gnu（64位）[…]通过命名空间加载（未附加）：[1]工具\u 3.0.1