R语言e1071包cmeans运行NAs introduced by coercion报错排查

• 传入cmeans()的输入数据不符合要求：模糊C均值聚类仅支持全数值类型的输入，代码中仅删除了SNAMA.SMA列，但数据集中存储学校名称的文本列NAMA.SMA仍留在特征集中。该列为字符串类型，函数运行时会尝试将其强制转换为数值，转换失败就会生成NA值，对应提示中的NAs introduced by coercion警告；当NA值传入底层的C语言计算接口时，就会触发NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1)的报错。
• 代码存在拼写笔误：定义的特征数据框名为data.features，但中间写了View(dataku.features)，dataku.features是不存在的对象，这行本身也会触发运行错误。
• 若删除所有非数值列后仍报错，需检查数值列中是否存在原生缺失值、无穷值，这类异常值同样会导致函数运行中断。

按照以下逻辑调整代码即可正常运行：

1. 剔除特征集中所有非数值的文本/因子列，不要把名称类标识列传入聚类函数
2. 修正拼写笔误
3. 聚类前检查并处理数值列中的缺失值
4. 绘图时不要把非数值的名称列传入plot()的散点矩阵参数

修正后的可运行代码：

# 读取数据
data <- read.delim(file.choose(), header = T)
data.features <- data

# 修正：删除实际存在的名称列NAMA.SMA，而非拼写错误的SNAMA.SMA
data.features$NAMA.SMA <- NULL

# 检查列类型，确认所有剩余列均为数值型
str(data.features)
# 处理数值列中可能存在的缺失值，这里直接删除含缺失值的行，也可根据需求选择填充方式
data.features <- na.omit(data.features)

# 加载包运行模糊C均值聚类
library(e1071)
result <- cmeans(data.features, 3, 20, verbose = TRUE, method = "cmeans", m = 2)
print(result)

# 绘图时仅传入数值特征列，避免文本列干扰绘图
plot(data[c("SISWA","GURU","KARYAWAN","PEKERJA","PENGAWAS")], col = result$cluster)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Reni Setyaningsih