1. 如何对数组去重？
   使用 duplicated 函数是一个可以用来解决向量或者数据框重复值的函数，它会返回一个TRUE和FALSE的向量，以标注该索引所对应的值是否是前面数据所重复的值。
   需要注意的是不重复对应返回的值是FALSE，所以在后面我们用!来取反以得到不重复的值。

   1 2	arr <- c(1,2,3,5,3,2,4,1,5) arr[!duplicated(arr)]

   输出为：
   [1] 1 2 3 5 4

2. 如何取得数组的极大值（或极小值）
   使用 diff 和 sign 两个函数。其中diff 得到相邻数的差， sign 则取符号位（-1,0,1），因每次 diff 返回的数组比原数组的长度小于1，我们主动在首位添加1，表示最小值，即不论原来首位是什么数，都比新添加的数大，在尾部添加-1表示最大值。
   所谓极大值，即该值比相邻两边的值都大 ，第一次diff要比左边的值大，比右边的值小，所以diff后的值应该是1，-1（没有考虑相等的情况）；那第二次diff的值应该是-1-1=-2.
   代码如下：

   1 2 3

   findMaxima <- function(array){ which(diff(c(1,sign(diff(array)),-1)) == -2) }

   返回的是index

   1 2	arr <- c(1,2,3,5,3,2,4,1,5) findMaxima(arr)

   运行结果为：
   [1] 4 7 9

3. 如何获得当前文件所在的目录

   1	curFileDir <- dirname(sys.frame(1)$ofile)

   需要注意的是这行代码在命令行运行会出错，只能在文件里面执行。

   更多

Hierarchical Clustering

hclust

• hclust

• cutree
  函数原型：cutree(tree, k = NULL, h = NULL)
  其中k是聚类个数，h是数值类型。h是生成的树的高度的一个cut点。h和k的对应关系如下：

  1	k <- nrow(tree$merge) + 2L - apply(outer(c(tree$height, Inf), h, ">"),2, which.max)

  等价于：

  1	k <- nrow(treec$merge) + 2L - which.max(c(tree$height, Inf)>hy)

Partitioning Clustering

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1. test