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

Ich habe eine Tabelle mit Daten ("norm"), numerische - zumindest was ich sehen kann - normalisierten Werte der folgenden form:

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

Wenn ich ausführen

k <- kmeans(norm,center=3)

Ich bin receving die folgende Fehlermeldung:

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

Können Sie mir helfen? Danke!

  • Haben Sie überprüft, ob es NaN/NA/Inf in Ihren Daten? Sie können prüfen, mit is.na() und is.finite() Funktionen
  • Ja, es gibt viel NAs in meiner Datei Blatt, aber ich dachte, das sollte nicht ein problem sein?! is.finite() gibt eine Menge von TRUEs aber auch einige FALSEs. Wie kann ich dieses Problem beheben?
  • Sie zu entfernen wäre die NA/Inf/NaN Werte aus Ihren Daten. Siehe "missing value imputation" Methoden für details. Eine einfache Methode ist, ersetzen Sie Sie durch Zeilen - /Spalten-Mittelwerte.
  • Danke!!!
InformationsquelleAutor Joni | 2016-04-07
  1. 15

    kmeans kann Daten nicht verarbeiten, das hat NA-Werte.

    Den Mittelwert und die Varianz sind dann nicht mehr klar definiert, und Sie nicht mehr wissen, welches Zentrum am nächsten ist.

    InformationsquelleAutor Anony-Mousse
  2. 7

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

    Tritt dieser Fehler auch durch nicht numerische Werte in der Tabelle vorhanden.

    InformationsquelleAutor Richie
  3. 3

    alle, die Sie alle, die " Fehler in do_one(nmeth) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1)" problem
    statt 

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

    Folgendes schreiben und bitte vorsichtig sein, der Fall in iris schreiben, was Sie benutzt haben, die Anfang

    results <- kmeans(na.omit(irisa.features),3) # this helps in omitting NA 
results
    InformationsquelleAutor Subhashish Koirala
  4. 1

    Zur Fehlermeldung, die besagt:

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

    dem dataset ein, das Sie oben gepostet hast enthält skaliert Einträge, der Grund muss sein, dass Sie NA-Werte im dataset, daher lassen Sie diese durch den folgenden code.

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