tsne <- Rtsne(as.matrix(optdigits[,1:3]), check_duplicates = FALSE, pca = + FALSE, perplexity=30, theta=0.5, dims=2) Error in na.fail.default(X) : missing values in object

这个错误提示是因为你的数据集中包含缺失值。你需要先处理缺失值，然后再进行 t-SNE 分析。你可以使用 `complete.cases()` 函数来删除包含缺失值的行，例如：

optdigits <- optdigits[complete.cases(optdigits),]

这将会删除包含缺失值的行。然后再运行 t-SNE 分析即可。

相关问题

tsne <- Rtsne(as.matrix(optdigits[,1:3]), check_duplicates = FALSE, pca = FALSE, perplexity=30, theta=0.5, dims=2)为什么做出的图是空白的

可能有几个原因导致您的图是空白的:

1. 数据格式问题：请确保您选择的前三列数据是数字型变量。如果前三列是字符型变量或其他类型数据，将会导致tsne函数无法正常运行并生成空白图。

2. 参数设置问题：请检查您在tsne函数中设置的参数是否适当。其中，perplexity参数是调整t-SNE算法的重要参数，它控制了每个点周围的邻域大小。如果您选择的perplexity值过大或过小，则可能导致图形无法显示。

3. 计算量问题：如果数据集较大，则t-SNE算法的计算量会非常大，可能需要一些时间才能完成计算。在此过程中，您可能需要等待一段时间才能看到结果。

建议您先检查数据格式是否正确，并尝试更改参数设置，以及在计算过程中耐心等待。如果问题仍然存在，请提供更多细节信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。

for start_city, end_cities in around.items(): if start_city in grouped.groups: if start_city not in add_cities: orders_start = grouped.get_group(start_city) add_cities.append(start_city) if end_cities: for end_city in end_cities: if end_city in grouped.groups and end_city not in add_cities: orders_end = grouped.get_group(end_city) add_cities.append(end_city) orders_around = pd.concat([orders_start, orders_end]) result = pd.concat([result, orders_around]) else: if end_cities: for end_city in end_cities: if end_city in grouped.groups and end_city not in add_cities: orders_end = grouped.get_group(end_city) add_cities.append(end_city) result = pd.concat([result, orders_end])这段代码导致result里有重复数据，错误在哪,改正错误，重写代码

这段代码可能会导致result里有重复数据的原因是对于同一对起始地点和终点地点，可能存在多个订单，这些订单被合并到一个DataFrame中后，可能会存在重复的行。为了避免这种情况，可以在合并DataFrame之前，先将其去重。可以使用pandas.DataFrame.drop_duplicates()方法去重。下面是修改后的代码：

result = pd.DataFrame()
add_cities = []

for start_city, end_cities in around.items():
    if start_city in grouped.groups:
        if start_city not in add_cities:
            orders_start = grouped.get_group(start_city)
            add_cities.append(start_city)
            if end_cities:
                for end_city in end_cities:
                    if end_city in grouped.groups and end_city not in add_cities:
                        orders_end = grouped.get_group(end_city)
                        add_cities.append(end_city)
                        orders_around = pd.concat([orders_start, orders_end]).drop_duplicates()
                        result = pd.concat([result, orders_around]).drop_duplicates()
            else:
                result = pd.concat([result, orders_start]).drop_duplicates()
        else:
            if end_cities:
                for end_city in end_cities:
                    if end_city in grouped.groups and end_city not in add_cities:
                        orders_end = grouped.get_group(end_city)
                        add_cities.append(end_city)
                        result = pd.concat([result, orders_end]).drop_duplicates()

在处理orders_around和result时，添加了.drop_duplicates()方法以确保没有重复的行。