为数据集给出的“dimnames”无效

Question

我用代码选择了我的原始数据集的几列：

envfriend <- data.l1[c("eb_1","eb_2","eb_33","eb_34","eb_35","eb_36","eb_transpo","eb_read","eb_notetaking","eb_beverage","eb_breakfast","eb_lunch","eb_dinner")]

然后当我尝试对这个新数据集（它是一个 data.set，而不是 data.frame）进行主成分分析时，我得到错误：

Error in `dimnames<-`(`*tmp*`, value = dimnames) :
invalid 'dimnames' given for data set

我试图删除 names/dimnames，但这揭示了类似的错误。为什么我的

dimnames

无效？我该如何解决这个问题？

Answer 1

我假设您使用的是“memisc”包中的

data.set

。如果是这种情况，您应该能够按照

data.set

.

中的建议，将

as.data.frame

包裹在

?data.set

中来解决您的问题

这是一个使用 R 附带的 USArrests 数据集的示例。我创建了一个

data.set

版本并尝试运行

princomp

并得到你提到的错误。

这就是

princomp

在原版

data.frame

上的工作方式。

princomp(USArrests, cor = TRUE)
# Call:
# princomp(x = USArrests, cor = TRUE)
# 
# Standard deviations:
#    Comp.1    Comp.2    Comp.3    Comp.4 
# 1.5748783 0.9948694 0.5971291 0.4164494 
# 
#  4  variables and  50 observations.

现在，让我们创建一个

data.set

版本：

library(memisc)
ARRESTS <- data.set(USArrests)
rownames(ARRESTS) <- rownames(USArrests)

这是你得到错误的地方：

princomp(ARRESTS, cor = TRUE)
# Error in `dimnames<-`(`*tmp*`, value = dimnames) : 
#   invalid 'dimnames' given for data set

这就是您可以尝试解决它的方法：

princomp(as.data.frame(ARRESTS), cor = TRUE)
# Call:
# princomp(x = data.frame(ARRESTS), cor = TRUE)
# 
# Standard deviations:
#    Comp.1    Comp.2    Comp.3    Comp.4 
# 1.5748783 0.9948694 0.5971291 0.4164494 
# 
#  4  variables and  50 observations.

---

请注意，从上面我可以修改

rownames

的

data.set

，而你提到在这些情况下你会遇到类似的错误。我的猜测是你试图将它们设置为

NULL

，这是行不通的。从

?dimnames

的“注意”部分：

设置dimnames的组件，例如，

dimnames(A)[[1]] <- value

是一个常见的范例，但请注意，如果分配的值为

NULL

，它将不起作用。使用

rownames

代替，或者（就像它一样）操纵整个 dimnames 列表。

Answer 2

我认为你应该遵循以下结构：

train.data -> should be a matrix  
train.label -> should be a numeric vector  

检查这两个，希望它能起作用。