我试图使用留一法（LOO）交叉验证来预测PCA中的一些数据。
prcomp表现不错，但是当我来predict时，该功能会被沮丧
错误：＆＃39; newdata＆＃39;必须是矩阵或数据框
因为我提供的是矢量（即单行）而不是矩阵（即多行）。
我已尝试as.data.frame和as.matrix及其各种变种，但我仍然遇到错误
错误：＆＃39; newdata＆＃39;没有与一个或多个原始列匹配的命名列
在我的示例中，loo是LOO索引，mydata和myinfo分别包含数据和元数据。
tdata = mydata[-loo,]
tinfo = myinfo[-loo,]
vdata = mydata[loo,]
vinfo = myinfo[loo,]
p = prcomp( tdata )
predict(p, newdata = vdata )
答案 0 :(得分：1)
没关系，发现它：
predict(p, newdata = as.data.frame(t(vdata)) )