使用 R 进行主成分分析

【问题标题】：Pincipal component analysis with R [closed]使用 R 进行主成分分析
【发布时间】：2015-08-15 12:31:55
【问题描述】：

所以我在我的数据上运行 PCA 并总是发现这个错误： svd(x, nu = 0) 中的错误：'x' 中的无限或缺失值

我已经删除了 NA，删除了重复的行，但我仍然收到错误

log.neur <- log(neur[, 2:65])
neu.pca <- prcomp(log.neur,
             center = TRUE,
             scale. = TRUE)

svd(x, nu = 0) 中的错误：“x”中的值无限或缺失

【问题讨论】：

标签： r pca

【解决方案1】：

这很可能是由您的数据中留下的Inf 值引起的，因为na.rm = TRUE 的典型用法并未考虑到这一点。

以下命令应该可以正常工作：

log.neur <- log(neur[, 2:65])
log.neur[!is.finite(log.neur)] = -1 # baseline value
neu.pca <- prcomp(log.neur, center = TRUE, scale. = TRUE)

我任意设置了一个值 -1 来代替丢失/无效的数据。您可能需要根据数据的外观进行更改

【讨论】：