data(iris)
library(RSNNS)
library(clue)
iris = iris[sample(1:nrow(iris),length(1:nrow(iris))),1:ncol(iris)]
irisValues= iris[,1:4]
irisTargets = decodeClassLabels(iris[,5])
iris = splitForTrainingAndTest(irisValues, irisTargets, ratio=0.4)
km<-kmeans(iris$inputsTrain,3)
scorekm<-function(km, x,...)
{
data=NA
args<-list(x,...)
for(i in seq(from=1,to=nargs()-1,by=4))
{
data<-rbind(c(args[[i]],args[[i+1]],args[[i+2]],args[[i+3]]),data)
}
result<-cl_predict(km,data)
result<-paste(result,";",sep="")
print(result, quote=FALSE)
}
scorekm(km,5.9,3.0,5.1,1.8,6.2,3.4,5.4,2.3,6.2,2.2,4.5,1.5 )
[1] 2; 3; 2; NA;
出力の数字と出力の削除の間の空白を削除するのを手伝ってくれる人NA;
はいますか? 私の出力がこのようになることを願っています[1]2;3;2