{"id":1848,"date":"2023-07-24T18:20:52","date_gmt":"2023-07-24T18:20:52","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/errore-in-do_onenmeth-na-nan-inf-nella-chiamata-di-funzione-esterna\/"},"modified":"2023-07-24T18:20:52","modified_gmt":"2023-07-24T18:20:52","slug":"errore-in-do_onenmeth-na-nan-inf-nella-chiamata-di-funzione-esterna","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/errore-in-do_onenmeth-na-nan-inf-nella-chiamata-di-funzione-esterna\/","title":{"rendered":"Come risolvere: errore in do_one(nmeth): na\/nan\/inf nella chiamata di funzione esterna (arg 1)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Un errore che potresti riscontrare in R \u00e8:<\/span><\/p>\n

 Error in do_one(nmeth): NA\/NaN\/Inf in foreign function call (arg 1)\n<\/strong><\/pre>\n
 Questo errore si verifica quando si tenta di eseguireil clustering k-means in R<\/a> ma il frame di dati in uso presenta uno o pi\u00f9 valori mancanti.<\/span><\/p>\n
 Questo tutorial spiega esattamente come correggere questo errore.<\/span><\/p>\n
 Come riprodurre l’errore<\/strong><\/h3>\n
 Supponiamo di avere il seguente frame di dati in R con un valore mancante nella seconda riga:<\/span><\/p>\n
 #create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (var1=c(2, 4, 4, 6, 7, 8, 8, 9, 9, 12),\n                 var2=c(12, 14, 14, 8, 8, 15, 16, 9, 9, 11),\n                 var3=c(22, NA, 23, 24, 28, 23, 19, 16, 12, 15))\n\nrow. names<\/span> (df) <- LETTERS[1:10]\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n  var1 var2 var3\nAt 2 12 22\nB 4 14 NA\nC 4 14 23\nD 6 8 24\nE 7 8 28\nF 8 15 23\nG 8 16 19\nH 9 9 16\nI 9 9 12\nD 12 11 15<\/strong><\/pre>\n
 Se proviamo a utilizzare la funzione kmeans()<\/strong> per eseguire il clustering k-means su questo frame di dati, riceveremo un errore:<\/span><\/p>\n
 #attempt to perform k-means clustering with k = 3 clusters\n<\/span>km <- kmeans(df, centers = 3<\/span> )\n\nError in do_one(nmeth): NA\/NaN\/Inf in foreign function call (arg 1)\n<\/strong><\/pre>\n
 Come correggere l’errore<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Il modo pi\u00f9 semplice per correggere questo errore \u00e8 utilizzare semplicemente la funzione na.omit()<\/a> per rimuovere le righe con valori mancanti dal frame di dati:<\/span><\/p>\n
 #remove rows with NA values\n<\/span>df <- na. omitted<\/span> (df)\n\n#perform k-means clustering with k = 3 clusters\n<\/span>km <- kmeans(df, centers = 3)\n\n#view results\n<\/span>km\n\nK-means clustering with 3 clusters of sizes 4, 3, 2\n\nCluster means:\n  var1 var2 var3\n1 5.5 14.250000 21.75000\n2 10.0 9.666667 14.33333\n3 6.5 8.000000 26.00000\n\nVector clustering:\nACDEFGHIJ\n1 1 3 3 1 1 2 2 2 \n\nWithin cluster sum of squares by cluster:\n[1] 46.50000 17.33333 8.50000\n (between_SS \/ total_SS = 79.5%)\n\nAvailable components:\n\n[1] \"cluster\" \"centers\" \"totss\" \"withinss\" \"tot.withinss\"\n[6] \"betweenss\" \"size\" \"iter\" \"ifault\"<\/strong><\/pre>\n
 Tieni presente che l’algoritmo di clustering k-means viene eseguito correttamente una volta rimosse le righe con valori mancanti dal frame di dati.<\/span><\/p>\n
 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Come risolvere in R: NA introdotte dalla coercizione<\/a>
 Come riparare in R: indice fuori limite<\/a>
 Come risolvere in R: la lunghezza di un oggetto pi\u00f9 lungo non \u00e8 un multiplo della lunghezza di un oggetto pi\u00f9 corto<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Un errore che potresti riscontrare in R \u00e8: Error in do_one(nmeth): NA\/NaN\/Inf in foreign function call (arg 1) Questo errore si verifica quando si tenta di eseguireil clustering k-means in R ma il frame di dati in uso presenta uno o pi\u00f9 valori mancanti. Questo tutorial spiega esattamente come correggere questo errore. 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 Bonus:<\/strong>una guida passo passo completa al clustering k-means in R<\/a><\/span><\/p>\n