Ich habe Daten, die einen NA-Wert in ihren Elementen enthalten. Was ich tun möchte, ist zuClustering ausführen, ohne Zeilen zu entfernen wo die NA anwesend ist.

ich verstehe dasgower Abstandsmaß indaisy erlauben solche Situation. Aber warum funktioniert mein Code unten nicht? Ich begrüße andere Alternativen als "Gänseblümchen".

# plot heat map with dendogram together.

library("gplots")
library("cluster")


# Arbitrarily assigning NA to some elements
mtcars[2,2] <- "NA"
mtcars[6,7]  <- "NA"

 mydata <- mtcars

hclustfunc <- function(x) hclust(x, method="complete")

# Initially I wanted to use this but it didn't take NA
#distfunc <- function(x) dist(x,method="euclidean")

# Try using daisy GOWER function 
# which suppose to work with NA value
distfunc <- function(x) daisy(x,metric="gower")

d <- distfunc(mydata)
fit <- hclustfunc(d)

# Perform clustering heatmap
heatmap.2(as.matrix(mydata),dendrogram="row",trace="none", margin=c(8,9), hclust=hclustfunc,distfun=distfunc);

Die Fehlermeldung, die ich bekam, ist folgende:

    Error in which(is.na) : argument to 'which' is not logical
Calls: distfunc.g -> daisy
In addition: Warning messages:
1: In data.matrix(x) : NAs introduced by coercion
2: In data.matrix(x) : NAs introduced by coercion
3: In daisy(x, metric = "gower") :
  binary variable(s) 8, 9 treated as interval scaled
Execution halted

Letztendlich möchte ich ein hierarchisches Clustering mit den NA-zulässigen Daten durchführen.

Aktualisieren

Konvertieren mitas.numeric arbeite mit obigem Beispiel. Aber warum ist dieser Code beim Lesen aus einer Textdatei fehlgeschlagen?

library("gplots")
library("cluster")

# This time read from file
mtcars <- read.table("http://dpaste.com/1496666/plain/",na.strings="NA",sep="\t")

# Following suggestion convert to numeric
mydata <- apply( mtcars, 2, as.numeric )

hclustfunc <- function(x) hclust(x, method="complete")
#distfunc <- function(x) dist(x,method="euclidean")
# Try using daisy GOWER function 
distfunc <- function(x) daisy(x,metric="gower")

d <- distfunc(mydata)
fit <- hclustfunc(d)

heatmap.2(as.matrix(mydata),dendrogram="row",trace="none", margin=c(8,9), hclust=hclustfunc,distfun=distfunc);

Der Fehler, den ich erhalte, ist folgender:

  Warning messages:
1: In min(x) : no non-missing arguments to min; returning Inf
2: In max(x) : no non-missing arguments to max; returning -Inf
3: In min(x) : no non-missing arguments to min; returning Inf
4: In max(x) : no non-missing arguments to max; returning -Inf
Error in hclust(x, method = "complete") : 
  NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 11)
Calls: hclustfunc -> hclust
Execution halted

~