小编d-m*_*max的帖子

我想创建预测函数来预测观察属于哪个集群

data(iris)
 mydata=iris
m=mydata[1:4]
train=head(m,100)
xNew=head(m,10)


rownames(train)<-1:nrow(train)

norm_eucl=function(train)
  train/apply(train,1,function(x)sum(x^2)^.5)
m_norm=norm_eucl(train)


result=kmeans(m_norm,3,30)

predict.kmean <- function(cluster, newdata)
{
  simMat <- m_norm(rbind(cluster, newdata),
              sel=(1:nrow(newdata)) + nrow(cluster))[1:nrow(cluster), ]
  unname(apply(simMat, 2, which.max))
}

## assign new data samples to exemplars
predict.kmean(m_norm, x[result$cluster, ], xNew)

当我收到错误后

Error in predict.kmean(m_norm, x[result$cluster, ], xNew) : 
  unused argument (xNew)

我知道我正在做一些错误的功能，因为我只是在学习这样做，但我不明白到底在哪里。

确实我想采用 apcluster 的类似功能（我见过类似的主题，但是针对 apcluster）

predict.apcluster <- function(s, exemplars, newdata)
{
  simMat <- s(rbind(exemplars, newdata),
              sel=(1:nrow(newdata)) + nrow(exemplars))[1:nrow(exemplars), ]
  unname(apply(simMat, 2, which.max))
}

## assign new data samples to exemplars …