MCA (FactoMineR)的dimname(Res)错误

MCA (FactoMineR)是一种在R语言中使用的多元数据分析方法，用于对多个变量之间的关系进行分析和可视化。MCA是主成分分析（PCA）的一种扩展，适用于分类变量和定量变量的混合数据。

在FactoMineR中，dimname(Res)是用于获取MCA结果对象（Res）的维度名称的函数。然而，根据提供的问答内容，出现了dimname(Res)错误的情况。

要解决这个错误，可以尝试以下几个步骤：

检查输入参数：确保传递给dimname函数的参数（Res）是正确的MCA结果对象。如果参数不正确，可能需要重新运行MCA分析并获得正确的结果对象。
检查FactoMineR版本：确保使用的FactoMineR版本是最新的，并且没有已知的bug或问题。可以通过更新FactoMineR包来解决可能存在的问题。
检查数据格式：确保输入数据的格式符合MCA分析的要求。MCA通常要求输入数据是一个数据框或矩阵，其中包含分类变量和定量变量。
查找错误信息：如果错误信息提供了更具体的错误描述或堆栈跟踪，可以根据这些信息来进一步调查和解决问题。可以在R的控制台或日志文件中查找相关的错误信息。

总结起来，解决MCA (FactoMineR)的dimname(Res)错误的关键是确保输入参数正确、使用最新的FactoMineR版本、检查数据格式是否符合要求，并查找更具体的错误信息以便进行进一步的调查和解决。

相关·内容

主成分分析 factoextra

对应分析（CA），它是适用于分析由两个定性变量（或分类数据）形成的大型列联表的主成分分析的扩展。多重对应分析（MCA），它是将CA改编为包含两个以上分类变量的数据表格。...factoextra R软件包可以处理来自多个软件包的PCA，CA，MCA，MFA，FAMD和HMFA的结果，用于提取和可视化数据中包含的最重要信息。...在PCA，CA，MCA，MFA，FAMD和HMFA之后，可以使用以下高亮显示最重要的行/列元素：它们的cos2值对应于它们在因子图上的表示质量他们对主要维度定义的贡献。...如果您想使用PCA / MCA进行预测并使用ggplot2可视化补充变量/个体在因子图上的位置：那么factoextra可以为您提供帮助。...library("factoextra") data("decathlon2") df <- decathlon2[1:23, 1:10] library("FactoMineR") res.pca <

1.8K3 0

PCA分析的方方面面

利用官方的文档，学习一下。...这其中，我又将PCA相关的分析方法和作图汇总了一下：分析函数 eigen prcomp princomp FactoMineR::PCA ade4::dudi.pca 还有其它分析，比如冗余分析，MCA...dd = scale(iris[,1:4]，使用dd作为对象两者PCA结果是完全一致的，不过PC2的得分，正负是相反的，只是作图有区别，结果一致。...使用FactoMineR包中的PCA函数进行分析可以看到，结果一致。...多重对应分析：MCA multiple correspondence analysis with the tea dataset, MCA data(tea, package = 'FactoMineR

1.8K2 0

R实现PCA降维

(c("FactoMineR", "factoextra")) library("FactoMineR") library("factoextra") #输入的data.frame data(decathlon2...在计算PCA的时候也有很多内置的scale参数，如：FactoMineR包里函数PCA(X, scale.unit = TRUE, ncp = 5, graph = TRUE)里面的 scale.unit...= TRUE,则进行标准化，或者 library("FactoMineR") decathlon2.active <- decathlon2[1:23, 1:10] res.pca <- PCA(decathlon2...image.png 我们可以通过这些函数提取需要的数据： get_eigenvalue(res.pca): 提取特征值 fviz_eig(res.pca): 可视化特征值 library("factoextra...image.png cos2cos2 (square cosine, squared coordinates) 能够代表某个PC的代表性的特征值： var<-get_pca_var(res.pca) var

1.8K2 0

数据合并：pandas的concat()方法

2 pandas的concat()方法 pandas库提供了concat()方法来完成数据的合并。...= pd.concat(frames) print(res1) 结果：把创建的两个数据框按着纵向拓展生成了一个新的数据框。...= pd.concat([df, df1], axis=1, join='inner') res3 = pd.concat([df, df1], axis=1) # 数据数据合并结果 print(res2..., "\n\n", res3) 结果： ?...df1.index]) # 数据数据合并结果 print(res4, "\n\n", res5) 结果： ?

3.5K3 0

PCA-Statistics is the new sexy!!!

对比下在R的现成的PCA功能的结果 FactoMineR和factoextra配合做PCA和可视化(下图中图片名为PCA)； prcomp（stats base级别）和autoplot配合做PCA和可视化...(下图中图片名为prcomp)； ######以下是FactoMineR和factoextra的工作： res<-PCA(X = decathlon2.active, scale.unit = FALSE..., ncp = 5, graph = FALSE) res$ind$coord###PCA图中采用的坐标 ######fviz_pca_ind对individual绘图，fviz_pca_var对variable...绘图 fviz_pca_ind(res) ######prcomp为stats自带的PCA方法 deca_re<-prcomp(decathlon2.active) #####rotation-包含特征向量的矩阵...##两个PCA方法对比 #####对coord处理后获得特征向量，与prcomp中的rotation一致 loadings<-sweep(res$var$coord,2,sqrt(res$eig[1:5,1

8002 0

R可视乎｜主成分分析结果可视化

使用prcomp()进行主成分分析，然后将结果保存到res.pca变量中。之后使用ggbiplot()进行可视化。...方法二使用FactoMineR包[3]的PCA()函数或者使用基础包的prcomp()函数进行数据降维处理，然后使用factoextra包[4]的fviz_pca_ind()函数对结果进行可视化。...这里还是以鸢尾花的数据作为例子，沿用方法一的主成分分析结果res.pca。这个包内部有四个主要绘制主成分结果的函数。...github.com/EasyChart/Beautiful-Visualization-with-R [2] ggbiplot包: https://github.com/vqv/ggbiplot [3] FactoMineR...包: https://cran.r-project.org/web/packages/FactoMineR/index.html [4] factoextra包: https://cran.r-project.org

1.7K3 0

【错误记录】Android Studio 编译报错 ( Error: Duplicate resources | 使用 sourceSets 配置多个 res 资源不能有重复名称的资源 )

'src/main/res', 'src/main/res2' } } 配置 , 同时配置多个 res 目录 ; 报错信息 : AGPBI: {"kind":"error","...目录 ,'src/main/res', 'src/main/res2' , 其中 " src/main/res2/values/string.xml " 内容为 : SVG_res2 res2 " src/main..., 都有属性 , 必须删除一个 , 才能编译通过 , 否则会报 Error: Duplicate resources 错误 ; 将 " src/main.../res2/values/string.xml " 内容删除 app_name 属性 , 修改为 : res2

4.8K1 0

R语言主成分分析可视化(颜值高，很详细)

网络上很多R语言教程都是基于R语言实战进行修改，今天为大家介绍更好用的R包，在之前聚类分析中也经常用到：factoextra和factoMineR，关于主成分分析的可视化，大家比较常见的可能是ggbiplot...FactoMineR的PCA()函数进行，结果更加详细。...See two factoextra-related books at https://goo.gl/ve3WBa library(FactoMineR) pca.res <- PCA(iris[,-...$cor:变量和主成分的相关系数 res.var$coord: 变量在主成分投影上的坐标，下面会结合图说明，因为进行了标准化，所以和相关系数结果一样，其数值代表了主成分和变量之间的相关性 res.var...下载会继续给大家介绍如何提取PCA的数据，并使用ggplot2可视化，以及三维PCA图的实现。 factoextra和factoMineR在聚类分析、主成分分析、因子分析等方面都可以使用。

1K2 0

R语言多元统计包简介:各种假设检验统计方法聚类分析数据处理

更一般的普鲁克分析可由FactoMineR包里的GPA()实现。...9）对应分析（Correspondence analysis）： MASS包的corresp()和mca()可以做简单和多重对应分析。ca包提供单一、多重和联合（joint）对应分析。...ade4包的ca()和mca()分别做一般的和多重对应分析。vegan包里也有类似的函数。cocorresp可实现两个矩阵间的co-correspondence分析。...FactoMineR 包的CA()和MCA()函数也能做类似的简单和多重对应分析，还有画图函数。homals执行同质分析（homogeneity）。...FactoMineR包里有很多因子分析的方法，包括：MFA()多元因子分析，HMFA()等级多元因子分析，ADFM()定量和定性数据的多元因子分析。tsfa包执行时间序列的因子分析。

3.2K5 0

微信小程序新闻信息列表展示

(res.data.data[0].imgUrl) // console.log(res.data.data.title) that.setData({...carousels: res.data.data, // itemtitle: res.data.data.titile }); }, /...console.log("interface/activity/carousel/list/ 轮播失败", err); } }) }, // 加载数据的函数...wx.hideNavigationBarLoading() //完成停止加载 wx.stopPullDownRefresh() //停止下拉刷新 }, 2000) }, /** * 页面上拉触底事件的处理函数...90后帅气小伙，良好的开发习惯；独立思考的能力；主动并且善于沟通简书博客：达叔小生 https://www.jianshu.com/u/c785ece603d1 结语下面我将继续对其他知识

3K2 0

RAS（二）Intel MCA初探

MCA介绍 MCA（Machine Check Architecture）是Intel Xeon，Intel Atom和P6 family系列Processors支持的硬件错误检测、上报机制，硬件错误包括...软件会根据此信息主动Panic； •UCR（Uncorrected Recoverable） Error：硬件无法自行恢复，但软件可以采取某些行为修复的错误；至于UCNA、SRAO、SRAR在讲MCA...MCA (machine-check architecture) error code field, bits 15:0：MCA架构定义的Error Code，内部包含了详细的错误信息，比如错误发生硬件...这些bit包含了更多错误信息，比如UCE的错误类型等等。...了解上述2组寄存器，对MCA硬件有个大概的了解，后续会结合内核介绍MCA的增强功能。

1.1K4 0

R语言︱常用统计方法包+机器学习包（名称、简介）

更一般的普鲁克分析可由FactoMineR包里的GPA()实现。...ade4包的ca()和mca()分别做一般的和多重对应分析。 vegan包里也有类似的函数。cocorresp可实现两个矩阵间的co-correspondence分析。...FactoMineR 包的CA()和MCA()函数也能做类似的简单和多重对应分析，还有画图函数。 homals执行同质分析（homogeneity）。...FactoMineR包里有很多因子分析的方法，包括：MFA()多元因子分析，HMFA()等级多元因子分析，ADFM()定量和定性数据的多元因子分析。tsfa包执行时间序列的因子分析。...ipred包的errorest()函数用重抽样的方法（交叉验证，bootstrap）估计分类错误率（http://cran.r-project.org/web/packages/ipred/index.html

4.1K2 0

多个分组做Procrustes test

library(FactoMineR) ?...GPA ##GPA,Generalised Procrustes Analysis数据中可包含缺失值，并可以添加多个分组 data(wine) res.gpa <- GPA(wine[,-(1:2)],...group=c(5,3,10,9,2), name.group=c("olf","vis","olfag","gust","ens")) X11() plot (res.gpa...END 一个环境工程专业却做生信分析的深井冰博士，深受拖延症的困扰。想给自己一点压力，争取能够不定期分享学到的生信小技能，亦或看文献过程中的一些笔记与小收获，记录生活中的杂七杂八。...目前能力有限，尚不能创造知识，只是知识的搬运工。欢迎分享，转载请联系我。

6142 1

根据表达矩阵进行分群-1

females_data,file = 'females_hvg_matrix.Rdata') 2.3 6个发育时期RtSNE分析先是PCA 针对上面的822个HVGs进行操作 female_sub_pca <- FactoMineR...2.4 根据PCA结果进行层次聚类采用的方法是：Hierarchical Clustering On Principle Components (HCPC) # 使用9个显著主成分重新跑PCA res.pca...<- FactoMineR::PCA( t(females_data), ncp = significant_pcs, graph=FALSE ) # 作者根据经验认为分成4群比较好解释...，于是设置4 res.hcpc <- FactoMineR::HCPC( res.pca, graph = FALSE, min=4 ) # 得到分群结果 female_clustering...<- res.hcpc$data.clust$clust > table(female_clustering) female_clustering 1 2 3 4 90 240 190

9762 0

R语言PCA可视化3D版

之前详细介绍了R语言中的主成分分析，以及超级详细的主成分分析可视化方法，主要是基于factoextra和factoMineR两个神包。...rm(list = ls()) pca.res <- prcomp(iris[,-5], scale. = T, center = T) pca.res ## Standard deviations...0.02449161 -0.1421264 -0.8014492 ## Petal.Width 0.5648565 -0.06694199 -0.6342727 0.5235971 在上一篇中提到过，经典的PCA...图的横纵坐标其实就是不同样本在不同主成分中的得分，只要提取出来就可以用ggplot2画了。...# 提取得分 tmp <- as.data.frame(pca.res$x) head(tmp) ## PC1 PC2 PC3 PC4 #

5251 0

【愚公系列】2022年08月微信小程序-自定义导航栏功能的实现

文章目录前言一、自定义导航栏功能的实现 1.组件的封装 2.使用 ---- 前言导航栏是指位于页面顶部或者侧边区域的，在页眉横幅图片上边或下边的一排水平导航按钮，它起着链接站点或者软件内的各个页面的作用...小程序原生导航栏的限制除了胶囊按钮以外，原生导航栏只会出现返回按钮和当用户打开的小程序最底层页面是非首页时，默认展示的“返回首页”按钮。原生导航栏的标题文字的颜色只有黑白。...wx.getMenuButtonBoundingClientRect() : null; wx.getSystemInfo({ success: function success(res...(res.system.toLowerCase().search('ios') + 1); var statusBarHeight=res.statusBarHeight;...'padding-right:' + (res.windowWidth - rect.left) + 'px' : '', leftWidth: isSupport ?

9823 0

【网工案例库】某数据中心局点二层网络对接思科Eth-trunk出现环路问题

后经排查，Gi1/15口为物理连线错误。在排查LACP协商状态时，代理商在思科交换机上将成员口逐个移出Port-Channel，在移除正常对接的接口后，业务中断。...设备Eth-Trunk17 LACP down，原因是Eth-Trunk17成员口10GE7/0/19收到的远端接口的信息不一致： Nov 5 2022 20:53:19+08:00 SHN-P-MCA-SW01...) # LACP协商失败的原因是远端接口未加入聚合（加入聚合标记位为0） Nov 5 2022 21:13:18.713+08:00 SHN-P-MCA-SW01 %LACP/6/PDU_STE_CHANGE...的Eth17、Eth18之间出现MAC漂移（漂移的MAC均为思科设备）： Nov 5 2022 21:22:00+08:00 SHN-P-MCA-SW02 %FEI_COMM/4/hwMflpVlanLoopAlarm_active...影响了思科下挂网络的路由，最终导致了客户业务中断。

6633 0

RAS（三）Intel MCA-CMCI

RAS（三）Intel MCA-CMCI Corrected machine-check error interrupt (CMCI)是MCA的增强特性，它提供了一种threshold-based的错误上报方式...值得一提的是，CMCI是随MCA加入的特性，最开始只能通过软件轮询方式获取CE信息。...但是并不是说CMCI最优，CMCI的缺点是大量CE会产生中断风暴，影响机器的性能。不幸的是在云服务器场景，CE风暴是比较常见的，那么当下Intel服务器是如何解决这个问题的呢？下面会讲到。...用户可以通过读取/dev/mcelog获取错误记录。...记录错误信息到/dev/mcelog，用户态可以通过/dev/mcelog获取硬件故障信息。

6394 0

两分组差异分析的上下调基因跟PCA分析的主成分基因的交集如何

，我们的基因也是根据它在两个分组的差异程度排序的，如下所示：基因也是根据它在两个分组的差异程度排序的这两个分析看起来是“风马牛不相及”，但是学员还是感兴趣两分组差异分析的上下调基因跟PCA分析的主成分基因的交集如何呢...library(ggstatsplot) library(ggsci) library(RColorBrewer) library(patchwork) library(ggplotify) library("FactoMineR...colData = colData, design = ~ group_list) dds <- DESeq(dds) res...<- results(dds ) resOrdered <- res[order(res$padj),] DEG_deseq2 = na.omit(as.data.frame(resOrdered...PCA分析的主成分基因相关性还挺好的：相关性还挺好的这背后的统计学原理？

4512 0

RAS（四）Intel MCA-Uncorrected Recoverable

RAS（四）Intel MCA-Uncorrected Recoverable Recovery of uncorrected recoverable（UCR） errors是MCA的一个增强特性，它针对部分硬件无法恢复的故障...UCR errors表示硬件已检测到错误并发出信号通知到软件，软件执行了某些恢复操作（不会出现错误污染、扩散）后，系统可以继续运行。...硬件错误是否是UCR Error 当IA32_MCG_CAP[24] Set后，IA32_MCi_STATUS寄存器的下述bit置对应位后，表示发生了UCR error： • Valid (bit 63...这个恢复措施必须在Processor运行的程序调度之前成功的执行完毕。这个恢复措施很重要，否则程序可能会获取到这个错误数据，从而造成错误数据的扩散，破坏数据完整性，这对于云厂商来说是致命的。...的MCA STATUS寄存器也有故障信息，会不会Monarch CPU和真正故障CPU会执行两次Recover代码呢？

7422 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云