私は R でマーケット バスケット分析を行っています。その際、エルボー法で WSS を計算し、kmeans()関数も使用していました。1 つの正規化されたデータ フレーム pc1 を使用し、PCA を計算してから、コードに次のコマンドを含めました。
pc1 <- princomp(na.omit(pc1))
plot(pc1)
loadings(pc1)
pc.df <- data.frame(pc1$x[,1:3])
names(pc.df)
wss <- (nrow(pc.df)-1)*sum(apply(pc.df,2,var))
for (i in 2:15) wss[i] <- sum(kmeans(pc.df, nstart = 100 , iter.max = 1000,
centers=i)$withinss)
次に、これを実行しているときに、関数を含むコードの 6 行目に次のエラーが表示されapply()ます:-
get(as.character(FUN)、モード = "機能"、環境 = 環境) のエラー:
モード「機能」のオブジェクト「2013-12-09」が見つかりませんでした
そして次の行で私は得ています:-
Error in kmeans(pc.df, nstart = 100, iter.max = 1000, centers = i) :
more cluster centers than distinct data points.
2 番目のエラーは、クラスターの数が個別のポイントよりも多いことが原因であることは明らかですが、前のエラーと何か関係があるのでしょうか?
どんな種類の助けも高く評価されます。また、PCA と Elbow Test について学ぶための pdf の良いサイトまたはリンクを誰かが知っている場合 (例を含むマーケット バスケットの観点から) も役立ちます。