ValueError: The condensed distance matrix must contain only finite values. in python

Question

我为层次聚类编写了以下代码，但出现以下错误，你能帮帮我吗？

# Importing the libraries

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Importing the Mall dataset with pandas

dataset = 

pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/akbarhusnoo/Chronic-Kidney-Disease-Prediction/main/chronic_kidney_disease.csv", na_values=["?"])


catCols = dataset.select_dtypes("object").columns
catCols = list(set(catCols))
for i in catCols:
 dataset.replace({i: {'?': np.nan}}, regex=False,inplace=True)

dataset.dropna(how='all')
X = dataset.iloc[:, [3,4]].values

# Using the dendrogram to find the optimal number of clusters

import scipy.cluster.hierarchy as sch
dendrogram = sch.dendrogram(sch.linkage(X, method='ward' ))
plt.title('Dendrogram')
plt.xlabel('C')
plt.ylabel('Euclidean distances')
plt.show()

# Fitting the hierarchical clustering to the mall dataset

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
hc = AgglomerativeClustering(n_clusters=5, affinity = 'euclidean', linkage = 'ward')
Y_hc = hc.fit_predict(X)

# Visualising the clusters

数据集：https://raw.githubusercontent.com/akbarhusnoo/Chronic-Kidney-Disease-Prediction/main/chronic_kidney_disease.csv

**ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-30-2c6a60c0a6d0> in <module>
     12 
     13 import scipy.cluster.hierarchy as sch
---> 14 dendrogram = sch.dendrogram(sch.linkage(X, method='ward' ))
     15 plt.title('Dendrogram')
     16 plt.xlabel('C')

~\anaconda3\lib\site-packages\scipy\cluster\hierarchy.py in linkage(y, method, metric, optimal_ordering)
   1063 
   1064     if not np.all(np.isfinite(y)):
-> 1065         raise ValueError("The condensed distance matrix must contain only "
   1066                          "finite values.")
   1067 

ValueError: The condensed distance matrix must contain only finite values.*

Answer 1

您的输入数据集中有问号，这导致数据集值 read/interpreted 为字符串而不是整数。

您应该在读取 CSV 后将问号转换为 NaN，或者直接从输入 CSV 文件中删除它们（在 CSV 中留下一个空单元格将被解释为 NaN，因此替换所有 ,?, ,, 可以很好地工作）。

完成后，您可以删除包含 NaN 的行。请注意

有些行只有一列带有 NaN。使用 dropna(how='any')、 而不是 dropna(how='all')，以确保这些行也被删除。
dropna() 不会就地工作（这是当前版本中 Pandas 中大多数操作的默认设置）。将结果分配给数据集，或使用 inplace=True 参数。

因此，使用

dataset = dataset.dropna('any')

删除包含 NaN 的行时。

Answer 2

尝试使用不同的链接方法而不是 'ward'（例如“单一”、“完整”、“平均”或“加权”）

---> 14 dendrogram = sch.dendrogram(sch.linkage(X, method='ward'))

Ward 计算可能导致 infs 或 nans...

ValueError: The condensed distance matrix must contain only finite values. in python

ValueError: The condensed distance matrix must contain only finite values. in python

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