R语言主成分分析princomp

Question

想针对data数据集（问卷数据，其中包含多选题）做主成分分析，运行princomp函数的时候报错：

Error in cov.wt(z) : 'x'只能包含有限值

全部代码如下：

data <- read.csv("data.csv",encoding = "UTF-8")

summary(data)
str(data)
dim(data)
class(data)

data
is.na(mydata)
test <- as.data.frame(mydata)
test

test_PCA<-princomp(test, cor=T)
summary(test_PCA, loadings=T) 

screeplot (test_PCA, type="lines")

test_PCA$scores

biplot(test_PCA$scores,test_PCA$loadings)
abline(h=0,v=0,lty=3)

####################################
colnames(test)
library(psych)
fa.parallel(test,n.obs=305,fa="pc",n.iter=100,show.legend=FALSE,main="并行分析碎石图")
pc<-principal(Harman23.cor$cov,nfactors=2,rotate="none",score=TRUE)
pc

pc$r.scores
rc <- principal(Harman23.cor$cov, nfactors = 2, rotate = "varimax")
round(unclass(rc$weights),2)
fa.varimax <- fa(test, nfactors = 2, rotate = "varimax", fm = "pa")
fa.diagram(fa.varimax, simple=FALSE)

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

---

这个错误提示 Error in cov.wt(z) : 'x'只能包含有限值 意味着在执行 princomp 函数时，R遇到了包含无限值（比如 Inf 或 -Inf）或非数字值（比如 NA）的数据。在主成分分析（PCA）中，输入的数据必须是数值型的，并且不能有缺失值或不合适的值。

在你提供的代码中，你检查了 mydata 是否包含 NA 值，但你没有使用 mydata 而是使用了 test 数据框来执行 PCA。因此，我们需要确保 test 数据框也是干净的，没有 NA 或其他非数值值。

你可以使用以下步骤来检查和处理数据：

1. 检查是否有 NA 值：

   any(is.na(test))
   

2. 检查是否有非数字值：

   sapply(test, is.numeric)
   

3. 处理 NA 值： 如果有 NA，可以考虑删除含有 NA 的行（这可能会导致数据量减少）或者使用某种方式填补 NA，比如用均值、中位数或其他合适的方法：

   # 删除含NA的行
   test_clean <- na.omit(test)
   
   # 或者使用均值填补
   test_clean <- na.aggregate(test, FUN = mean)
   

4. 处理非数字列： 如果有非数值列，需要将其转换为数值类型，或者在进行PCA之前删除这些列。确保所有列都是数值类型：

   test_num <- sapply(test, is.numeric)
   test[, test_num] <- lapply(test[, test_num], as.numeric)
   

5. 再次尝试PCA： 在处理完数据后，重新运行PCA：

   test_PCA <- princomp(test, cor = T)
   

如果上述步骤都无法解决问题，可能还需要检查数据集中是否存在其他非标准数值，如 Inf 或 -Inf，并进行相应的替换。确保数据的完整性是执行任何统计分析的第一步。