我想将主成分分析(pcomp())应用于具有NA值的数据帧。我知道应用PCA is na值是不可能的,(我仍然尝试了)我得到了错误:Error in na.fail.default(X) : missing values in object。我不想删除任何行,因为它是一个相对较小的样本大小。那么我该怎么做呢?
我想在R中执行k-means分析,因此我需要数字数据。我尝试了以下几种方法as.numeric(pca)
主成分分析只是“正常”的主成分分析数据,如图所示(使用fviz_pca_ind顺便说一句,当我尝试运行k-means分析时,它告诉我"list object list be coerced to type double“
我正尝试在OpenCV中创建一个主成分分析模型来保存像素坐标。作为实验,我有两组像素坐标,它们绘制出两个近似的圆。每组配对有48个x,y对。我正在试验下面的代码,它从文件中读取坐标,并将它们存储在Mat结构中。然而,我不认为这是正确的,openCV中的PCA在互联网上的覆盖率似乎很低。32FC2); // matrix with 2 rows of 48 cols of floats held in two channels
pFile = fopen("