R中的Nbclust函数：需要数字/复杂矩阵/向量参数

Question

我正在尝试执行分层聚类，我想使用nbclust来识别最佳簇数。 但是，我不断收到以下错误：

t（jeu）％*％jeu中的错误：需要数字/复杂矩阵/向量参数

我已经制作了一个相异矩阵并绘制了树形图。 我的数据集包含2个数字变量和260个观测值。

我在其他问题中尝试了一些解决方案，例如不在函数中包含数据，只使用相异矩阵，但是我得到以下错误：

需要数据矩阵。 只能计算frey，mcclain，cindex，sihouette和dunn。

我一直在使用的代码如下：

dist.gower <- daisy(mydata, metric = "gower")

aggl.clust.c <- hclust(dist.gower, method = "complete")
plot(aggl.clust.c,
     main = "Agglomerative, complete linkages")

NbClust(mydata, diss="dist.gower", method= "complete", index="all")

树形图成功绘制，但我不断收到此错误消息：

t（jeu）％*％jeu中的错误：需要数字/复杂矩阵/向量参数

Answer 1

需要数据矩阵。 只能计算frey，mcclain，cindex，sihouette和dunn。

这指的是 ，有些指标（所有，但提到的） 需要坐标数据。 查看索引的定义！

由于某些索引无法在没有坐标的情况下计算，因此index="all"无效。

使用index="silhouette" ，错误应该消失。