Question

我有一个我在R中创建的数据集。它的结构如下：

> head(btc_data)
           Date btc_close eth_close vix_close gold_close DEXCHUS change
1647 2010-07-18      0.09        NA        NA         NA      NA      0
1648 2010-07-19      0.08        NA     25.97    115.730      NA     -1
1649 2010-07-20      0.07        NA     23.93    116.650      NA     -1
1650 2010-07-21      0.08        NA     25.64    115.850      NA      1
1651 2010-07-22      0.05        NA     24.63    116.863      NA     -1
1652 2010-07-23      0.06        NA     23.47    116.090      NA      1

我正在尝试使用k-means聚类观察。但是，我收到以下错误消息：

> km <- kmeans(trainingDS, 3)
Error in do_one(nmeth) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1)
In addition: Warning message:
In storage.mode(x) <- "double" : NAs introduced by coercion

这是什么意思？我是否错误地预处理了数据？我该怎么办才能修复它？我不能放弃NA，因为在4500次初始观察中，如果我运行complete cases，我只剩下100次观察。

基本上我希望基于change列形成3个簇，其值为-1,0,1。然后，我希望分析每个群集的组件，以找到最强的变化预测因子。还有哪些其他最有用的算法呢？

我还尝试使用以下代码删除所有NA值，但我仍然收到相同的错误消息：

> complete_cases <- btc_data[complete.cases(btc_data), ]
> km <- kmeans(complete_cases, 3, nstart = 20)
Error in do_one(nmeth) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1)
In addition: Warning message:
In storage.mode(x) <- "double" : NAs introduced by coercion

> sum(!sapply(btc_data, is.finite)) 
[1] 8008
> sum(sapply(btc_data, is.nan))
[1] 0
> 
> sum(!sapply(complete_cases, is.finite)) 
[1] 0
> sum(sapply(complete_cases, is.nan))
[1] 0

以下是数据的格式：

> sapply(btc_data, class)
      Date  btc_close  eth_close  vix_close gold_close    DEXCHUS     change 
    "Date"  "numeric"  "numeric"  "numeric"  "numeric"  "numeric"   "factor"

Answer 1

获取此错误消息的原因有多种，特别是存在无效数据类型（NA，NaN，Inf）或日期时。让我们来看看：

但首先，让我们检查它是否适用于mtcars数据集，因为我将使用它：

kmeans(mtcars, 3)
K-means clustering with 3 clusters of sizes 9, 7, 16
--- lengthy output omitted

可能的问题1：数据类型无效：NA/NaN/Inf

df <- mtcars
df[1,1] <- NA
kmeans(df, 3)
Error in do_one(nmeth) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1)

df[1,1] <- Inf
kmeans(df, 3)
Error in do_one(nmeth) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1)

df[1,1] <- NaN
kmeans(df, 3)
Error in do_one(nmeth) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1)

您可以使用以下方法检查这些值：

df[1:3,1] <- c(NA, Inf, NaN) # one NA, one Inf, one NaN
sum(sapply(df, is.na))
[1] 2
sum(sapply(df, is.infinite))
[1] 1
sum(sapply(df, is.nan))
[1] 1

为了摆脱这些，我们可以删除相应的观察结果。但请注意，complete.cases不会删除Inf：

complete_df <- df[complete.cases(df),]
sum(sapply(complete_df, is.infinite))
[1] 1

相反，使用例如

df[apply(sapply(df, is.finite), 1, all),]

您也可以重新分配这些值或将它们归为它们，但这是一个完全不同的过程。

可能的问题II：日期：请参阅以下内容：

library(lubridate)
df <- mtcars
df$date <- seq.Date(from=ymd("1990-01-01"), length.out = nrow(df), by=1)
kmeans(df, 3)
Error in do_one(nmeth) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1)
In addition: Warning message:
In kmeans(df, 3) : NAs introduced by coercion

您可以通过排除日期或将日期转换为其他日期来解决此问题，例如

df$newdate <- seq_along(df$date)
df$date <- NULL
kmeans(df, 3)
K-means clustering with 3 clusters of sizes 9, 7, 16
---- lengthy output omitted

或者您可以尝试在将日期传递给kmeans之前将日期强制为数字：

df <- mtcars
df$date <- seq.Date(from=ymd("1990-01-01"), length.out = nrow(df), by=1)
df$date <- as.numeric(df$date)
kmeans(df, 3)
K-means clustering with 3 clusters of sizes 9, 16, 7
--- lengthy output omitted

Answer 2

检查要在其上进行聚类的变量的数据类型。如果数据类型为非数字，则错误很可能会出现。在群集之前，也请尝试正确处理日期格式。

Answer 3

您是否在群集中使用“日期”列？

您应该使用数字类型数据来使用k-means聚类。

试试这个，

btc_data $ Date = as.numeric（gsub（“ - ”，“”，as.character（btc_data $ Date）））

K-Means聚类为R错误

3 个答案: