Fehler: ggplot2 nicht wissen, wie man mit Daten der Klasse matrix?

Wie kann ich ggplot Arbeit mit diesen Daten habe ich versucht normal Plotten und es funktioniert Prima, aber ich möchte eine bessere Visualisierung verwenden, wenn ich ggplot, es gibt mir den oben genannten Fehler, Wie kann ich dieses Problem beheben ?

Dies ist eine Implementierung von spectral clustering-Algorithmus. und der code funktioniert gut, und die Daten werden korrekt klassifiziert. Ich brauche nur um zu zeigen das jetzt .

library(ggplot2)

input_data <- as.matrix(read.table("SpectData.txt"))
colnames(input_data) <- c("x1", "x2")

#1- Define Weights matrix
W <- matrix(0,nrow = nrow(input_data),ncol = nrow(input_data))

#2- Define Degree Matrix
D <- matrix(0,nrow = nrow(input_data),ncol = nrow(input_data))

calculateWeight <- function(x1,x2,sigma) {
  result <- exp(- (norm(x2-x1,type = "2"))^2/ (2*sigma^2))
  result
}

calcWieghtMatrix <- function(sigma) {
  for(i in 1: nrow(W)){
   for(j in 1: nrow(W)){
    if(i == j){
      next
    }
    if( W[i,j] != 0){
      next
    }

    W[i,j] <<- calculateWeight(input_data[i,],input_data[j,],sigma)
    W[j,i] <<- W[i,j]
  }
 }
}    

calcDegreeMatrix <- function()  {
  for( i in 1:nrow(input_data)){
    D[i,i] <<- sum(W[i,])
  }
}

executeSpectralClustring <- function (sigma,numberOfClusters){
  calcWieghtMatrix(sigma)
  calcDegreeMatrix()
  L <<- D - W
  eigenDecompostion <- eigen(L,symmetric = FALSE)
  index <- ncol(eigenDecompostion$vectors)-1
  eigenVector <- eigenDecompostion$vectors[,index] 
  cl <- kmeans(eigenVector,numberOfClusters)
  ggplot(input_data,col = cl$cluster)
}    

executeSpectralClustring(0.01,2)