Como corrigir: erro em do_one(nmeth): na/nan/inf na chamada de função estrangeira (arg 1)

Um erro que você pode encontrar no R é:

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

Este erro ocorre quando você tenta realizar clustering k-means em R , mas o quadro de dados que você está usando tem um ou mais valores ausentes.

Este tutorial explica exatamente como corrigir esse erro.

Como reproduzir o erro

Suponha que temos o seguinte quadro de dados em R com um valor ausente na segunda linha:

 #create data frame
df <- data. frame (var1=c(2, 4, 4, 6, 7, 8, 8, 9, 9, 12),
                 var2=c(12, 14, 14, 8, 8, 15, 16, 9, 9, 11),
                 var3=c(22, NA, 23, 24, 28, 23, 19, 16, 12, 15))

row. names (df) <- LETTERS[1:10]

#view data frame
df

  var1 var2 var3
At 2 12 22
B 4 14 NA
C 4 14 23
D 6 8 24
E 7 8 28
F 8 15 23
G 8 16 19
H 9 9 16
I 9 9 12
D 12 11 15

Se tentarmos usar a função kmeans() para realizar clustering k-means neste quadro de dados, receberemos um erro:

 #attempt to perform k-means clustering with k = 3 clusters
km <- kmeans(df, centers = 3 )

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

Como corrigir o erro

A maneira mais fácil de corrigir esse erro é simplesmente usar a função na.omit() para remover linhas com valores ausentes do quadro de dados:

 #remove rows with NA values
df <- na. omitted (df)

#perform k-means clustering with k = 3 clusters
km <- kmeans(df, centers = 3)

#view results
km

K-means clustering with 3 clusters of sizes 4, 3, 2

Cluster means:
  var1 var2 var3
1 5.5 14.250000 21.75000
2 10.0 9.666667 14.33333
3 6.5 8.000000 26.00000

Vector clustering:
ACDEFGHIJ
1 1 3 3 1 1 2 2 2 

Within cluster sum of squares by cluster:
[1] 46.50000 17.33333 8.50000
 (between_SS / total_SS = 79.5%)

Available components:

[1] "cluster" "centers" "totss" "withinss" "tot.withinss"
[6] "betweenss" "size" "iter" "ifault"

Observe que o algoritmo de cluster k-means é executado com sucesso quando removemos as linhas com valores ausentes do quadro de dados.

Bônus: um guia passo a passo completo para agrupamento k-means em R

Recursos adicionais

Como corrigir em R: NAs introduzidos por coerção
Como reparar em R: índice fora dos limites
Como corrigir em R: o comprimento de um objeto mais longo não é múltiplo do comprimento de um objeto mais curto