使用pvclust群集一维数据(cluster one-dimensional data using

感谢您抽出时间阅读这个问题。我有一些一维数据R.集群的基本hclust命令工作正常。但pvclust命令，但是，不采取一维数据，并口口声声说：

Error in hclust(distance, method = method.hclust) : 
  must have n >= 2 objects to cluster

我发现了一个变通办法，我加了一些全零行的数据。因此，该数据变为：

       [,1]   [,2]   [,3]  [,4]  [,5]   [,6]   [,7]   [,8]   [,9]  [,10]
[1,]  7.424 14.251 15.957 1.542 2.451 20.836 13.534 20.003 12.555 10.817
[2,]      0      0      0     0     0      0      0      0      0      0
[3,]      0      0      0     0     0      0      0      0      0      0
[4,]      0      0      0     0     0      0      0      0      0      0

然后我跑pvclust ，和它的工作！

但我担心，这种变通砸了数学铺设背后pvclust。任何一个可以告诉我，我是否正确/错误的，如果有一个更好的解决我的问题？

谢谢！

首先，我要指出， 这些方法都不能是为一维数据 。

对于一维数据，请使用，它利用该数据可以被排序的方法。例如，使用基于核密度估计的方法。

术语“聚类分析”通常只用多维数据使用。在一维的，有很多更好的方法。另请参见“自然断裂优化”，但恕我直言，你应该使用核密度估计：在KDE局部极小分割数据。

现在，您的实际问题。最有可能的问题是，你是......经过1个维数据。这被解释为一个记录，与d的尺寸 ，并且因此该方法抱怨仅具有单个样品。您可能必须先调换你的记录成功。

有了您的加入零个记录的黑客，其结果很可能变成假的。你可能集群具有包含您的数据，以及3个向量是所有零1个矢量数据集...

但最终，你不应该使用这些方法在这里反正 ！使用它利用您的数据可以排序的方法。