k1=kmeans(data,5) 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

这个错误提示通常意味着在使用k-means算法进行聚类时，数据集中包含了缺失值、无穷大或非数值类型的数据，导致无法进行计算。你需要检查你的数据集，确保其中不包含上述类型的数据。你可以使用如下代码查看数据集中是否存在缺失值：

sum(is.na(data))

如果结果大于0，说明数据集中存在缺失值。你可以使用如下代码删除包含缺失值的行：

na.omit(data)

如果仍然出现错误，则需要进一步检查数据集中是否有其他类型的数据。如果问题仍然存在，可以尝试寻求其他开发者的帮助。

相关问题

fviz_nbclust(df1, kmeans, method = "wss") Error in do_one(nmeth) : 外接函数调用时不能有NA/NaN/Inf(arg1)哪里出错怎么改正

这个错误一般是因为数据中包含了缺失值（NA）、无穷大值（Inf）等特殊值导致的，需要进行数据清洗或处理。

你可以尝试使用如下代码将数据框中的所有特殊值替换为0：

df1[is.na(df1) | is.infinite(df1)] <- 0

然后再重新运行 `fviz_nbclust` 函数即可。如果还有其他问题，请提供更多的代码和数据信息，以便更好地帮助你解决问题。

fviz_nbclust(df_transpose, kmeans, method = "wss") Error in do_one(nmeth) : 外接函数调用时不能有NA/NaN/Inf(arg1)，df_transpose中没有缺失值为什么还会这样

出现这个错误可能是因为 `df_transpose` 中包含了缺失值，你可以尝试使用 `na.omit()` 函数来删除缺失值，例如：

fviz_nbclust(na.omit(df_transpose), kmeans, method = "wss")

如果仍然有问题，可以尝试查看其他参数是否正确设置。另外，也可以尝试使用其他的聚类方法，例如层次聚类（hierarchical clustering）或 DBSCAN 等。