Question

将klaR kmodes算法应用于以下数据集

> summary(raw)
    CREDIT_LIMIT         CP        gender     IE_CHILD_NB IE_TOT_DEP_NB    TOTAL_INCOME   IE_HOUSE_CHARGE  maritial    
 >2000    :  612   11500  :  145   MM: 5435   0:7432      0:1446        >2000    :3524   >2000    :    2   D   : 1195  
 0-500    :10458   11100  :   90   MR:12983   1:4119      1:3748        0-500    :1503   0-500    :17146   M   :10507  
 1000-1500: 2912   08830  :   71              2:5787      2:3386        1000-1500:6649   1000-1500:   44   MISS: 1446  
 1500-2000: 2254   11406  :   68              3: 947      3:3740        1500-2000:4116   1500-2000:    5   Ot  : 1043  
 500-1000 : 2182   35018  :   66              4: 133      4:6098        500-1000 :2626   500-1000 : 1221   S   : 4227  
                   11510  :   62                                                                                       
                   (Other):17916                                                                                       
  new_age      job_age     
 >70  : 295   0-20 :14627  
 0-30 : 815   20-30: 1986  
 30-40:4867   30-40:  612  
 40-50:7293   40-50:  124  
 50-60:3883   50-60: 1069  
 60-70:1265

我收到以下错误

> cluster.results <-kmodes(data=raw, modes=4, iter.max = 10, weighted=FALSE )
Error: Column index must be at most 5 if positive, not 6

关于什么是错误的任何想法？

贝斯茨

Answer 1

搜索该错误的任何人的部分答案：错误意味着正在调用某个对象以返回其范围之外的元素，例如比存在更多的列，例如：

> aa <- tibble(bb = c(1,2))
> aa
# A tibble: 2 x 1
     bb
  <dbl>
1  1.00
2  2.00
> aa[,2]
Error: Column index must be at most 1 if positive, not 2

在这种情况下，我不确定错误的来源，列表和数据框不会出现（dfs返回undefined columns selected，列表返回NULL），而我不要使用那个包。

Answer 2

当尝试使用kmode对以下类别的数据帧进行聚类时，我遇到了相同的问题：

 > summary(raw_df)
  Age       Years_At_Present_Employment Marital_Status_Gender Dependents Housing       Job      
  (0,20] :  80   A71: 310                    A91: 250              1:4225     A151: 895   A171: 110  
  (20,30]:1975   A72: 860                    A92:1550              2: 775     A152:3565   A172:1000  
  (30,45]:2015   A73:1695                    A93:2740                         A153: 540   A173:3150  
  (45,60]: 705   A74: 870                    A94: 460                                     A174: 740  
  (60,75]: 225   A75:1265                                                                            

  Foreign_Worker Current_Address_Yrs Telephone  
  A201:4815      Min.   :1.000       A191:2980  
  A202: 185      1st Qu.:2.000       A192:2020  
                 Median :3.000                  
                 Mean   :2.845                  
                 3rd Qu.:4.000                  
                 Max.   :4.000

然后我得到了错误

 > (raw_clusters <- klaR::kmodes(raw_df, 5))
 Error: Column index must be at most 4 if positive, not 6

kmodes（klaR）的这种实现似乎要求分类变量必须是数字的，因此您需要将变量从因子转换为数字（请记住，它们确实是分类的）

raw_4clust <- raw_df %>% 
                       mutate(
                          Age = as.numeric(Age),
                          Years_At_Present_Employment = as.numeric(Years_At_Present_Employment),
                          Marital_Status_Gender = as.numeric(Marital_Status_Gender),
                          Housing = as.numeric(Housing),
                          Job = as.numeric(Job),
                          Foreign_Worker = as.numeric(Foreign_Worker),
                          Telephone = as.numeric(Telephone)
                                   )

之后对我有用。

希望有帮助

Answer 3

就我而言，我曾使用dplyr进行数据转换。所以我要做的就是将对象转换为数据框：

tmp = as.data.frame(tmp)

我的问题解决了。

错误包KlaR kmodes：错误：如果为正，则列索引必须最多为5，而不是6

3 个答案: