如何克服不定矩阵误差（NbClust）？

Question

我在调用时收到以下错误NbClust()：

NbClust(data = ds[, sapply(ds, is.numeric)], diss = NULL, distance = "euclidean", 中的错误：TSS矩阵不定，缺失值太多，无法计算索引。

我ds <- ds[complete.cases(ds),]在运行 NbClust 之前调用过，因此没有缺失值。

知道这个错误背后是什么吗？

谢谢

Answer 1

我在研究中遇到了同样的问题。\n因此，我已向软件包维护者 Nadia Ghazzali 发送邮件，并得到了答复。\n我将附上我的邮件和她的回复。

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我的电子邮件：

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亲爱的纳迪亚·加扎利。你好，纳迪亚。我对 R 库中的 NbClust 函数有一些疑问。我尝试过谷歌搜索，但找不到\n满意的答案。首先，我\xe2\x80\x99m 非常感谢你制作\n 这个很棒的 R 库。对我的研究很有帮助。我使用自己的数据测试了 NbClust 库中的 NbClust 函数，如下所示。

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> clust <- NbClust(data, distance = \xe2\x80\x9ceuclidean\xe2\x80\x9d, \n                   min.nc = 2, max.nc = 10, method = \xe2\x80\x98kmeans\xe2\x80\x99, index =\xe2\x80\x9dall\xe2\x80\x9d)\n

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但很快，错误就出现了。错误：除以零！\n Indices.WBT(x = jeu, cl = cl1, P = TT, s = ss, vv = vv) 中的错误：找不到对象\n 'scott' 所以，我逐行尝试了 NbClust 函数并发现\n一些索引，如CCC、Scott、marriot、tracecovw、\n Tracew、friedman 和 rubin，由于 object\n vv = 0 而未计算。我\xe2\x80\x99m 对代数不太熟悉，所以我不\ xe2\x80\x99 不知道特征值的含义。但在我看来，对象 ss（即特征值的平方）在生成后不应为 0。\n 所以，这是我的问题。\n 我假设我的数据非常稀疏（很多零值） sqrt(eigenValues) 变得太小，是吗？我\xe2\x80\x99m 抱歉，我\n 可以\xe2\x80\x99t 附加我的数据，但我可以附加特征值的某些部分和\n 平方特征值。

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> head(eigenValues)\n[1] 0.039769880 0.017179826 0.007011972 0.005698736 0.005164871 0.004567238\n\n> head(sqrt(eigenValues))\n[1] 0.19942387 0.13107184 0.08373752 0.07548997 0.07186704 0.06758134\n

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如果我的假设是正确的，我能为这个问题做什么？只有一种\n方法可以删除7个索引？\n感谢您的阅读，我\xe2\x80\x99将等待您的回复。此致！

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和她的回复：

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亲爱的韩索尔，

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感谢您的关注。是的，您的理解很好。\n 不幸的是，这七个索引无法应用。

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此致，

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纳迪亚·加扎利

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