r - 空間的に制約されたデータの K-means クラスタリング - spdep パッケージのスケーター

Question

k-means クラスタリングを使用して、自己組織化マップからコードブックをクラスタリングしたいと考えています。ただし、データの「空間的」性質を考えると、隣接するノードのみが一緒にクラスター化されるように、クラスター化を制限したいと考えています。skaterいろいろ調べた結果、spdepパッケージの機能を使ってみることにしました。

これが私が行ってきたことの例です。

# the 'codebook' data obtained from the self-organizing map. 
# My grid is 15 by 15 nodes. 
data <- data.frame(var1=rnorm(15*15, mean = 0, sd = 1), var2=rnorm(15*15, mean = 5, sd = 2))

# creating a matrix with all edges listed 
# (so basically one row to show a connection between each pair of adjacent nodes) 
require(spdep)
nbs <- cell2nb(nrow=15, ncol=15)

edges <- data.frame(node=rep(1:(tt.grid$xdim*tt.grid$ydim), each=4))
edges$nb <- NA 
for (i in 1:(tt.grid$xdim*tt.grid$ydim)) {   
   vals <- nbs[[i]][1:4]   
   edges$nb[(i-1)*4+1] <- vals[1]   
   edges$nb[(i-1)*4+2] <- vals[2]   
   edges$nb[(i-1)*4+3] <- vals[3]   
   edges$nb[(i-1)*4+3] <-
   vals[4] } 
edges <- edges[which(!is.na(edges$nb)),] 
edges$from <- apply(edges[c("node", "nb")], 1, min) 
edges$to <- apply(edges[c("node", "nb")], 1, max) 
edges <- edges[c("to", "from")]
edges <- edges[!duplicated(edges),] 
edges <- as.matrix(edges)

上記のコードが本当にぎこちなく、洗練されていないことは承知しています (ご容赦ください)。使用してみmstree(nb2listw(nbs))[,1:2]ましたが、すべてのリンクがリストされていませんでした。これが何をしているのかよくわからないので、エッジのマトリックスを手動で作成しました。

次に、この行列をスケーター関数に使用しようとしました

test <- skater(edges=edges, data=data, ncuts=5)

しかし、次のエラーメッセージが表示されます。 Error in colMeans(data[id, , drop = FALSE]) : error in evaluating the argument 'x' in selecting a method for function 'colMeans': Error in data[id, , drop = FALSE] : subscript out of bounds

ただし、mstreeエッジを使用すると、エラー メッセージは表示されませんが、結果はまったく意味がありません。

test <- skater(edges=mstree(nb2listw(nbs))[,1:2], data=data, ncuts=5)

このエラー メッセージに関するヘルプ (または、私がやりたい空間的に制約されたクラスタリングの実行方法に関する別の提案) は大歓迎です。