R：协方差矩阵中的Princomp错误不是非负定的

Question

我有这个脚本，它对变量数进行简单的PCA分析，最后将两个坐标和另外两个列（在线，NZ_Field）连接到输出文件。我以前做了很多次，但现在它给了我这个错误：

据我所知，这意味着存在负特征值。我看了类似的帖子，建议使用na.omit，但它没有用。 我在这里上传了“biodata.Rdata”文件：

协方差矩阵不是非负定的

https://www.dropbox.com/s/1ex2z72lilxe16l/biodata.rdata?dl=0

我很确定这不是因为数据中缺少值，因为我使用了与“presence”和“NZ_Field”列不同的相同数据。

非常感谢任何帮助。

load("biodata.rdata")

#save data separately
coords=biodata[,1:2]
biovars=biodata[,3:21]
presence=biodata[,22]
NZ_Field=biodata[,23]

#Do PCA
bpc=princomp(biovars ,cor=TRUE)

#re-attach data with auxiliary data..coordinates, presence and NZ location data
PCresults=cbind(coords, bpc$scores[,1:3], presence, NZ_Field)
write.table(PCresults,file= "hlb_pca_all.txt", sep= ",",row.names=FALSE)

Answer 1

这似乎是缺少数据的问题，因此有几种方法可以解决它。一种方法是在运行PCA之前手动对数据进行逐列删除，在您的情况下将是：

biovars<-biovars[complete.cases(biovars),]

另一种选择是使用另一个包，特别是psych似乎在这里运行良好，你可以使用principal(biovars)，虽然输出有点不同，但它确实可以使用成对删除，所以基本上它归结为您是否要使用成对或列表删除。谢谢！