Nothing
# Charger les packages nécessaires
library(testthat)
library(KMEANS.KNN)
# Définir les tests
test_that("KMEANS_FUNCTION works", {
# Créer des données de test
data <- iris[, -5] # Exclure la colonne des espèces
# Exécuter la fonction avec des paramètres spécifiques
resultats <- KMEANS_FUNCTION(data, k = 3, max_iter = 100, nstart = 25, distance_metric = "euclidean", scale_data = FALSE, impute_data = "mean")
# Vérifier que le résultat est une liste
expect_type(resultats, "list")
# Vérifier que la liste contient les éléments attendus
expect_true(all(c("clusters", "centers", "additional_info", "Graphique") %in% names(resultats)))
# Vérifier que 'clusters' est un vecteur de la bonne longueur
expect_equal(length(resultats$clusters), nrow(data))
# Vérifier que 'centers' est une matrice avec le bon nombre de lignes
expect_equal(nrow(resultats$centers), 3)
# Vérifier que 'additional_info' est une liste contenant les éléments attendus
expect_true(all(c("total_distance", "iterations") %in% names(resultats$additional_info)))
# Vérifier que 'Graphique' est un ggplot
# Ensure that 'Graphique' is actually created and returned by the KMEANS_FUNCTION
expect_s3_class(resultats$Graphique, "ggplot")
})
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