do_one(nmeth) 中的错误：外部函数调用中的 NA/NaN/Inf (arg 1)

Question

我有一个数据表（“范数”），其中包含数字 - 至少我可以看到 - 以下形式的标准化值：

当我执行时

k <- kmeans(norm,center=3)

我收到以下错误：

Error in do_one(nmeth) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1)

你能帮我吗？谢谢！

Answer 1

kmeans 无法处理具有 NA 值的数据。

均值和方差不再明确定义，并且您不再知道哪个中心最接近。

Answer 2

do_one(nmeth) 中的错误：外部函数调用中的 NA/NaN/Inf (arg 1)

此错误也是由于表中存在非数字值所致。

Answer 3

所有遇到“ do_one(nmeth) 中的错误：外部函数调用中的 NA/NaN/Inf (arg 1)”问题的人 而不是

results <- kmeans(iris.features,3)
results

写下以下内容，请注意iris中的大小写，写出你一开始使用的任何内容

results <- kmeans(na.omit(irisa.features),3) # this helps in omitting NA 
results

Answer 4

对于错误说明：

do_one(nmeth) 中的错误：外部函数调用中的 NA/NaN/Inf (arg 1)

您上面发布的数据集包含缩放条目，原因一定是您的数据集中有 NA 值，因此通过以下代码省略它们。

km_cluster <- kmeans(na.omit(MyData), 3)
km_cluster
km_cluster$withinss
km_cluster$tot.withinss/km_cluster$betweenss

Answer 5

如果您将分组数据帧传递给 kmeans 函数，您也会收到此错误。 我使用 dplyr 准备了数据，并且必须使用 ungroup() 关闭才能在之后使用 kmeans。

Answer 6

此错误也可能是由于使用不变化（即恒定）的值列缩放数据而引起的。这是因为这些列的标准差为零，并且缩放会产生

NaN

 值。下面的代码通过排除没有变化的列以编程方式修复了此问题。

# Data
df=copy(mtcars)
df$Constant=2

# Kmeans
fit=kmeans(scale(df),centers=2) # Error

# Identify columns with SD=0
tmp=sapply(df,sd)
tmp=names(tmp)[tmp==0]

# Kmeans
tmp1=setdiff(names(df),tmp)
fit=kmeans(scale(df[,tmp1]),centers=2) # Works