当状态为非数字时，为什么USARREST数据可以在R中生成PCA分析？
我一直在尝试用R和“prcomp”进行PCA分析。我的数据（）是一个包含大量NA的数据帧，所以我是这样做的当状态为非数字时，为什么USARREST数据可以在R中生成PCA分析？,r,pca,matrix,R,Pca,Matrix,我一直在尝试用R和“prcomp”进行PCA分析。我的数据（）是一个包含大量NA的数据帧，所以我是这样做的 plan0_sna <- na.omit(plan0) 我希望在不丢失州名称的情况下进行分析，就像USArrest数据一样： > USArrests Murder Assault UrbanPop Rape Alabama 13.2 236 58 21.2 Alaska 10.0
plan0_sna <- na.omit(plan0)
> USArrests
Murder Assault UrbanPop Rape
Alabama 13.2 236 58 21.2
Alaska 10.0 263 48 44.5
Arizona 8.1 294 80 31.0
Arkansas 8.8 190 50 19.5
California 9.0 276 91 40.6
Colorado 7.9 204 78 38.7
Connecticut 3.3 110 77 11.1
Delaware 5.9 238 72 15.8
Florida 15.4 335 80 31.9
Georgia 17.4 211 60 25.8
Hawaii 5.3 46 83 20.2
Idaho 2.6 120 54 14.2
Illinois 10.4 249 83 24.0
Indiana 7.2 113 65 21.0
Iowa 2.2 56 57 11.3
Kansas 6.0 115 66 18.0
Kentucky 9.7 109 52 16.3
Louisiana 15.4 249 66 22.2
Maine 2.1 83 51 7.8
Maryland 11.3 300 67 27.8
Massachusetts 4.4 149 85 16.3
Michigan 12.1 255 74 35.1
Minnesota 2.7 72 66 14.9
Mississippi 16.1 259 44 17.1
Missouri 9.0 178 70 28.2
Montana 6.0 109 53 16.4
Nebraska 4.3 102 62 16.5
Nevada 12.2 252 81 46.0
New Hampshire 2.1 57 56 9.5
New Jersey 7.4 159 89 18.8
New Mexico 11.4 285 70 32.1
New York 11.1 254 86 26.1
North Carolina 13.0 337 45 16.1
North Dakota 0.8 45 44 7.3
Ohio 7.3 120 75 21.4
Oklahoma 6.6 151 68 20.0
Oregon 4.9 159 67 29.3
Pennsylvania 6.3 106 72 14.9
Rhode Island 3.4 174 87 8.3
South Carolina 14.4 279 48 22.5
South Dakota 3.8 86 45 12.8
Tennessee 13.2 188 59 26.9
Texas 12.7 201 80 25.5
Utah 3.2 120 80 22.9
Vermont 2.2 48 32 11.2
Virginia 8.5 156 63 20.7
Washington 4.0 145 73 26.2
West Virginia 5.7 81 39 9.3
Wisconsin 2.6 53 66 10.8
Wyoming 6.8 161 60 15.6
为什么会不同呢？这可能会导致堆栈溢出，但我还是从Google Drive获取了数据。这应该适用于您的数据：
plan0<-read.table("plan0.txt", header=T)
plan0_sna <- na.omit(plan0)
matrix0 <- data.matrix (plan0_sna)
matrix1<-matrix0[,2:ncol(matrix0)]
rownames(matrix1)<-plan0_sna$LOCAL
m2 <- princomp(matrix1, cor=TRUE)
biplot(m2)
plan0您是否可以翻译错误消息？Data.matrix去掉名称，这是它应该做的，但可能还有另一个解决方案。是的，当然，我没有翻译它，因为我知道这是一个小问题，但我不知道如何解决：）在USARREST数据框中，状态名称不在因子变量中（PCA会阻塞）但是是行名称（可以使用row.names
函数设置）。但是，行名称必须是唯一的（即，每个州仅一行），请注意数据集中的情况。这个问题似乎与R严格相关，可能应该迁移到Stackoverflow。我仍然有点不清楚你想要实现什么（每个州一行？如何？PCA在哪些变量上？）。我试图得到一个类似于USARREST的双图，指示州的名称。但在我的例子中，我的双图表示行的编号。我想知道与排放物种类相关的城市群。非常感谢@Gaël LauransWow，这很简单，但我无法理解。非常感谢@JTT.：）
head(matrix0)
LOCAL PM2.5 BC Al Si
2 1 21 5.9 0.02278234 0.2993741
3 1 22 7.6 0.06149135 0.1828806
12 1 28 18.4 0.01614913 0.1905879
17 1 31 18.5 0.04290772 0.1603130
18 1 26 8.5 0.03344481 0.4836519
19 1 35 14.1 0.11562827 0.3842194
> USArrests
Murder Assault UrbanPop Rape
Alabama 13.2 236 58 21.2
Alaska 10.0 263 48 44.5
Arizona 8.1 294 80 31.0
Arkansas 8.8 190 50 19.5
California 9.0 276 91 40.6
Colorado 7.9 204 78 38.7
Connecticut 3.3 110 77 11.1
Delaware 5.9 238 72 15.8
Florida 15.4 335 80 31.9
Georgia 17.4 211 60 25.8
Hawaii 5.3 46 83 20.2
Idaho 2.6 120 54 14.2
Illinois 10.4 249 83 24.0
Indiana 7.2 113 65 21.0
Iowa 2.2 56 57 11.3
Kansas 6.0 115 66 18.0
Kentucky 9.7 109 52 16.3
Louisiana 15.4 249 66 22.2
Maine 2.1 83 51 7.8
Maryland 11.3 300 67 27.8
Massachusetts 4.4 149 85 16.3
Michigan 12.1 255 74 35.1
Minnesota 2.7 72 66 14.9
Mississippi 16.1 259 44 17.1
Missouri 9.0 178 70 28.2
Montana 6.0 109 53 16.4
Nebraska 4.3 102 62 16.5
Nevada 12.2 252 81 46.0
New Hampshire 2.1 57 56 9.5
New Jersey 7.4 159 89 18.8
New Mexico 11.4 285 70 32.1
New York 11.1 254 86 26.1
North Carolina 13.0 337 45 16.1
North Dakota 0.8 45 44 7.3
Ohio 7.3 120 75 21.4
Oklahoma 6.6 151 68 20.0
Oregon 4.9 159 67 29.3
Pennsylvania 6.3 106 72 14.9
Rhode Island 3.4 174 87 8.3
South Carolina 14.4 279 48 22.5
South Dakota 3.8 86 45 12.8
Tennessee 13.2 188 59 26.9
Texas 12.7 201 80 25.5
Utah 3.2 120 80 22.9
Vermont 2.2 48 32 11.2
Virginia 8.5 156 63 20.7
Washington 4.0 145 73 26.2
West Virginia 5.7 81 39 9.3
Wisconsin 2.6 53 66 10.8
Wyoming 6.8 161 60 15.6
plan0<-read.table("plan0.txt", header=T)
plan0_sna <- na.omit(plan0)
matrix0 <- data.matrix (plan0_sna)
matrix1<-matrix0[,2:ncol(matrix0)]
rownames(matrix1)<-plan0_sna$LOCAL
m2 <- princomp(matrix1, cor=TRUE)
biplot(m2)