R chol.default（Cxx）中的错误：顺序的前导小调不是正定的

我在R中有一个非常简单的脚本。它在两个数据帧中加载，然后使用

mixOmics

执行

rCCA

：

system('defaults write org.R-project.R force.LANG en_US.UTF-8') 
## install.packages("mixOmics")
library(mixOmics)
TCIA <- read.csv("/Users/kimrants/Desktop/Data_for_R/TCIA",
                 header=TRUE, 
                 sep=",", 
                 stringsAsFactors=FALSE) 
TCGA <- read.csv("/Users/kimrants/Desktop/Data_for_R/TCGA",
                 header=TRUE, 
                 sep=",", 
                 stringsAsFactors=FALSE)

# Remove first column (of ID) 
df_TCGA <- TCGA[,-1] df_TCIA<- TCIA[,-1]
data.shrink <- rcc(X=df_TCIA, Y=df_TCGA, ncomp = 5, method = 'shrinkage')    
plot(data.shrink, scree.type = "barplot")
grid1 <- seq(0, 0.2, length = 5)  
grid2 <- seq(0.0001, 0.2, length = 5)
cv <- tune.rcc(df_TCIA, df_TCGA, 
     grid1 = grid1, grid2 = grid2, validation = "loo") 
result <- rcc(df_TCIA, df_TCGA, ncomp = 5, 
     lambda1= cv$opt.lambda1, lambda2 = cv$opt.lambda2)

system（'defaults write org.R-project.R force.LANG en_US.UTF-8'）
##安装软件包（“mixOmics”）
图书馆（混合组学）
TCIA当您试图操作的矩阵的某些特征向量不是正的（通常为零，或低于某个非常小的阈值）时，就会出现您看到的错误；这本质上意味着，您的数据太嘈杂/太小，无法估计完整的协方差矩阵

正则化意味着（近似地）添加一个惩罚项以使估计值远离零（在本例中，将矩阵远离非正特征向量）。如果正则化参数（
lambda1
，
lambda2
）太小，则会出现错误。由于您的
grid1
和
grid2
序列从零或非常小的值开始，因此
rCCA
将因这些太小的值而阻塞

尝试将grid1和grid2序列设置为从更大的值开始，例如

grid1 <- grid2 <- seq(0.05, 0.2, length=5)

grid1猜测：尝试将
grid1
和
grid2
序列设置为从一个更大的值开始，例如，
grid1@BenBolker修复了它！非常感谢你。两件事：1）也许我是这里的新手。。。但你能解释一下这是怎么解决的吗？我不确定我是否理解监管背后的机制。2） 我得到这个警告：“检测到79个零标度的变量实例！”这是我应该做的事情吗？我不知道这些警告——对不起。