在R中应用K-means聚类的困难

只是尝试对一些数据应用K-means聚类，以找到最佳K并以图形方式说明过程，但我遇到了麻烦。我想这可能与我的数据结构有关，但我对这一切都很陌生

这是我的密码：

nci <- read.csv('/Users/myname/Desktop/ML/nci.datanames.csv')

names(nci)[1] <- "gene"
  
kmeans(nci, 10)

> head(nci)
  gene    CNS    CNS.1  CNS.2     RENAL BREAST  CNS.3  CNS.4 BREAST.1  NSCLC NSCLC.1
1   g1  0.300 0.679961  0.940  2.80e-01  0.485  0.310 -0.830   -0.190  0.460   0.760
2   g2  1.180 1.289961 -0.040 -3.10e-01 -0.465 -0.030  0.000   -0.870  0.000   1.490
3   g3  0.550 0.169961 -0.170  6.80e-01  0.395 -0.100  0.130   -0.450  1.150   0.280
4   g4  1.140 0.379961 -0.040 -8.10e-01  0.905 -0.460 -1.630    0.080 -1.400   0.100
5   g5 -0.265 0.464961 -0.605  6.25e-01  0.200 -0.205  0.075    0.005 -0.005  -0.525
6   g6 -0.070 0.579961  0.000 -1.39e-17 -0.005 -0.540 -0.360    0.350 -0.700   0.360

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nci要重现您的错误，您可以尝试

lala <- mtcars
lala$a <- LETTERS[1:nrow(mtcars)]
kmeans(lala, 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

要重现您的错误，您可以尝试

lala <- mtcars
lala$a <- LETTERS[1:nrow(mtcars)]
kmeans(lala, 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

从
？kmeans
，参数
x
是
数据的数值矩阵，或者是可以强制为这种矩阵的对象（例如数值向量或包含所有数值列的数据帧）
。您的第一列不是numericfrom
？kmeans
，参数
x
是数据的
数值矩阵，或者是可以强制为此类矩阵的对象（例如数值向量或包含所有数值列的数据框）
。您的第一列不是numericOr，而是
kmeans（nci[，-1]，10）
，也不是
kmeans（nci[，-1]，10）
。