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Rと「prcomp」を使用してPCA分析を実行しようとしています。私のデータ ( plan0 ) は多くの NA を持つデータフレームなので、

plan0_sna <- na.omit(plan0)

結果のデータ はこちら

m2 <- princomp(plan0_sna, cor=TRUE)
Error in cov.wt(z) : 'x' must contain finite values only

だから、行列に変換する必要があります

matrix0 <- data.matrix (plan0_sna)

しかし、結果のデータには州の名前がありません

    head(matrix0)
   LOCAL PM2.5   BC         Al        Si
2      1    21  5.9 0.02278234 0.2993741
3      1    22  7.6 0.06149135 0.1828806
12     1    28 18.4 0.01614913 0.1905879
17     1    31 18.5 0.04290772 0.1603130
18     1    26  8.5 0.03344481 0.4836519
19     1    35 14.1 0.11562827 0.3842194

USArrest のデータと同様に、州の名前を失うことなく分析を行いたいと思います。

> USArrests
               Murder Assault UrbanPop Rape
Alabama          13.2     236       58 21.2
Alaska           10.0     263       48 44.5
Arizona           8.1     294       80 31.0
Arkansas          8.8     190       50 19.5
California        9.0     276       91 40.6
Colorado          7.9     204       78 38.7
Connecticut       3.3     110       77 11.1
Delaware          5.9     238       72 15.8
Florida          15.4     335       80 31.9
Georgia          17.4     211       60 25.8
Hawaii            5.3      46       83 20.2
Idaho             2.6     120       54 14.2
Illinois         10.4     249       83 24.0
Indiana           7.2     113       65 21.0
Iowa              2.2      56       57 11.3
Kansas            6.0     115       66 18.0
Kentucky          9.7     109       52 16.3
Louisiana        15.4     249       66 22.2
Maine             2.1      83       51  7.8
Maryland         11.3     300       67 27.8
Massachusetts     4.4     149       85 16.3
Michigan         12.1     255       74 35.1
Minnesota         2.7      72       66 14.9
Mississippi      16.1     259       44 17.1
Missouri          9.0     178       70 28.2
Montana           6.0     109       53 16.4
Nebraska          4.3     102       62 16.5
Nevada           12.2     252       81 46.0
New Hampshire     2.1      57       56  9.5
New Jersey        7.4     159       89 18.8
New Mexico       11.4     285       70 32.1
New York         11.1     254       86 26.1
North Carolina   13.0     337       45 16.1
North Dakota      0.8      45       44  7.3
Ohio              7.3     120       75 21.4
Oklahoma          6.6     151       68 20.0
Oregon            4.9     159       67 29.3
Pennsylvania      6.3     106       72 14.9
Rhode Island      3.4     174       87  8.3
South Carolina   14.4     279       48 22.5
South Dakota      3.8      86       45 12.8
Tennessee        13.2     188       59 26.9
Texas            12.7     201       80 25.5
Utah              3.2     120       80 22.9
Vermont           2.2      48       32 11.2
Virginia          8.5     156       63 20.7
Washington        4.0     145       73 26.2
West Virginia     5.7      81       39  9.3
Wisconsin         2.6      53       66 10.8
Wyoming           6.8     161       60 15.6

なぜそれが違うのですか？

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これはおそらくスタック オーバーフローに移動するはずですが、とにかく Google ドライブからデータを取得しました。これはあなたのデータで動作するはずです：

plan0<-read.table("plan0.txt", header=T)
plan0_sna <- na.omit(plan0)
matrix0 <- data.matrix (plan0_sna)
matrix1<-matrix0[,2:ncol(matrix0)]
rownames(matrix1)<-plan0_sna$LOCAL
m2 <- princomp(matrix1, cor=TRUE)
biplot(m2)

データ フレーム (plan0) をマトリックス (matrix0) に変換すると、因子 (列 LOCAL) は自動的に数値に変換されます。したがって、matrix0 には LOCAL という列がありますが、数値しか含まれていません。

さらに、LOCAL の各レベルには複数の行があるため、LOCAL 列をデータ フレーム (plan0) の行名として配置することはできません。これは、データ フレームでは行名の重複が許可されていないためです。しかし、これはマトリックスを使用して実行できます。

したがって、最初にmatrix0からLOCAL列を削除し、テーブルの名前をmatrix1に変更できます。次に、行名を matrix1 に割り当てることができます。これにより、数値データのみで PCA を実行し、結果のバイプロットで名前を取得できます。

于 2013-10-15T07:41:16.603 に答える