Julia 朱莉娅：pcaeig（X）收益率“；UndefVarError:fliplr未定义；

我试图得到特征向量来进行pca（主成分分析）。程序包DimensionalityReduction.jl提供了一个命令，可以完成这项工作，即pcaeig（X），其中X是一些矩阵。我的代码如下

using DataFrames

using DimensionalityReduction

data = readtable("Midterm Data.csv")

T=size(data)[1]

n=size(data)[2]

erates = convert(Array,data[1:T,2:n])

eigvec = pcaeig(erates)

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很抱歉，格式不好，我不太记得如何将代码放在引号中。无论如何，当我试图运行这段代码时，我得到了以下错误：“UndefVarError:fliplr not defined”。据我所知，fliplr是一个用于翻转矩阵（而不是变量）的命令。它还表示错误发生在包的代码中（不是我的代码）。这是否意味着我运气不佳，无法使用此软件包，直到它得到修补？如果是这样，其他人知道获取pca特征向量的另一种方法吗？

如的自述中所述，该软件包已被弃用：

DimensionalityReduction包已弃用。它被一个新的包所取代

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该软件包在Julia的最新版本上不起作用，将来也不会进行更新。改用多元统计。

是的，我刚刚注意到了这一点。我在看多元统计中的pca分析，似乎没有给出特征向量的命令。我只是没有看到它，还是他们取消了这个功能？我仍然很难弄清楚如何使用多变量来获得特征向量，只要从投影矩阵中获取它们就行了