PCA 报错Error in eigen(crossprod(t(X), t(X)), symmetric = TRUE) : ‘x‘里有无穷值或遗漏值

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于 2022-05-28 12:07:19 发布 · 4.1k 阅读

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#机器学习 #人工智能

本文介绍了一种使用missMDA包中的imputePCA函数处理数据集中缺失值的方法，以确保能够进行有效的主成分分析（PCA）。当原始数据存在缺失值时，直接应用PCA可能会导致错误或警告，而imputePCA函数能够通过插补缺失值来解决这一问题。

有缺失值如何PCA

> dat.pca <- PCA(dat, graph = FALSE)
Error in eigen(crossprod(t(X), t(X)), symmetric = TRUE) : 
  'x'里有无穷值或遗漏值
In addition: Warning message:
In PCA(dat, graph = FALSE) :

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PCA 报错Error in eigen(crossprod(t(X), t(X)), symmetric = TRUE) : ‘x‘里有无穷值或遗漏值

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