Tengo una matriz de disimilitud calculada por otro paquete R, TSclust con el método INT.PER. Quiero usar la matriz de disimilitud para recuperar el número óptimo de clústeres de NbClust (). Pero me sale un error. ¿Cómo puedo arreglar esto?

>library(TSclust)
>library(NbClust)

>INT.PER_data <- diss(data[-1], "INT.PER")
>Matrix_INT.PER_data<-as.matrix(INT.PER_data)
>nb <- NbClust(data=NULL, diss=Matrix_INT.PER_data, distance = NULL, min.nc = 2, max.nc = 25, method = "kmeans", index ="all")
>nb
Error in NbClust(data = NULL, diss =Matrix_INT.PER_data, distance = NULL,  : method = kmeans, data matrix is needed

Los datos se ven así:> head(data) Temperature H1 H1.1 H1.2 H2A H2A.1 H2A.2 H2B 1 76.0 0.1221658 0.1595197 0.1610738 0.1235955 0.1177524 0.1243822 0.1674721 2 76.2 0.1221658 0.1612350 0.1644295 0.1219904 0.1174267 0.1235585 0.1724907 3 76.4 0.1233503 0.1622642 0.1674497 0.1215088 0.1203583 0.1242175 0.1763941 4 76.6 0.1270728 0.1650086 0.1711409 0.1235955 0.1229642 0.1261944 0.1788104 5 76.8 0.1377327 0.1710120 0.1795302 0.1288925 0.1275244 0.1304778 0.1808550 6 77.0 0.1497462 0.1766724 0.1845638 0.1365971 0.1346906 0.1350906 0.1799257 H2B.1 H2B.2 H3 H3.1 H3.2 H4 H4.1 H4.2 H5 1 0.1523897 0.1945701 0.1222222 0.1884615 0.1166915 0.1333333 0.1174917 0.1278462 0.1378109 2 0.1573529 0.1930618 0.1192848 0.1833333 0.1150522 0.1319372 0.1169967 0.1278462 0.1412935 3 0.1617647 0.1900452 0.1172414 0.1820513 0.1152012 0.1315881 0.1165016 0.1269231 0.1452736 4 0.1636029 0.1900452 0.1189017 0.1833333 0.1186289 0.1324607 0.1156766 0.1255385 0.1500829 5 0.1658088 0.1915535 0.1204342 0.1820513 0.1250373 0.1366492 0.1184818 0.1264615 0.1553897 6 0.1669118 0.1915535 0.1242656 0.1846154 0.1318927 0.1399651 0.1229373 0.1301538 0.1636816 H5.1 H5.2 H6 H6.1 H6.2 L1A L1A.1 L1A.2 L1B 1 0.1468591 0.1400607 0.1059308 0.1238255 0.1121990 0.1368595 0.1462733 0.1416422 0.1256369 2 0.1482173 0.1449165 0.1046128 0.1224832 0.1142857 0.1436364 0.1506211 0.1432551 0.1214968 3 0.1468591 0.1477997 0.1051071 0.1213087 0.1147673 0.1528926 0.1540373 0.1454545 0.1187898 4 0.1497453 0.1509863 0.1074135 0.1218121 0.1162119 0.1585124 0.1599379 0.1495601 0.1187898 5 0.1560272 0.1562974 0.1112026 0.1238255 0.1202247 0.1646281 0.1661491 0.1554252 0.1232484 6 0.1621392 0.1593323 0.1156507 0.1260067 0.1229535 0.1752066 0.1723602 0.1642229 0.1313694 L1B.1 L1B.2 PH1 PH1.1 PH1.2 PH2 PH2.1 PH2.2 1 0.1254317 0.1223464 0.1208623 0.1156293 0.1136827 0.1263651 0.1204644 0.1288344 2 0.1243328 0.1196927 0.1218359 0.1130014 0.1122271 0.1227769 0.1181422 0.1288344 3 0.1240188 0.1175978 0.1204451 0.1110650 0.1112082 0.1209048 0.1162554 0.1276074 4 0.1241758 0.1194134 0.1169680 0.1131397 0.1125182 0.1215289 0.1159652 0.1276074 5 0.1270016 0.1245810 0.1171071 0.1157676 0.1139738 0.1209048 0.1168360 0.1300613 6 0.1313972 0.1297486 0.1189152 0.1179806 0.1176128 0.1215289 0.1198839 0.1312883