巨大数据集的 R clValid 函数错误
R clValid function Error for huge dataset
我正在尝试使用此包评估我的聚类结果
我 运行 以下但它给我错误；
intern <- clValid(test_clvalid, 3:25, maxitems = 260000, clMethods="kmeans", validation="internal")
Error in hclust(Dist, method) : size cannot be NA nor exceed 65536
test_clvalid 是我的数据集，它有 256342 个观测值和 5 个数值变量。
当我运行同样用较少的数据观察时，似乎运行还好。当我指定使用 k-means 评估时，不确定为什么 hclust() 是 called/giving 错误。
不幸的是，该包正在使用 hclust 将输入初始化为 kmeans，
如您所见 here。
这也意味着，
before that,
计算交叉距离矩阵，
整个数据集具有 256,342 x 256,342 个维度。
hclust 函数被硬编码以处理最多 65536 x 65536 的矩阵，
所以您将无法使用该包来评估数据的 k-means。
我正在尝试使用此包评估我的聚类结果 我 运行 以下但它给我错误；
intern <- clValid(test_clvalid, 3:25, maxitems = 260000, clMethods="kmeans", validation="internal")
Error in hclust(Dist, method) : size cannot be NA nor exceed 65536
test_clvalid 是我的数据集，它有 256342 个观测值和 5 个数值变量。
当我运行同样用较少的数据观察时，似乎运行还好。当我指定使用 k-means 评估时，不确定为什么 hclust() 是 called/giving 错误。
不幸的是，该包正在使用 hclust 将输入初始化为 kmeans，
如您所见 here。
这也意味着，
before that,
计算交叉距离矩阵，
整个数据集具有 256,342 x 256,342 个维度。
hclust 函数被硬编码以处理最多 65536 x 65536 的矩阵，
所以您将无法使用该包来评估数据的 k-means。