R中的多线性主成分答案

【问题标题】：Multilinear Principal Component in RR中的多线性主成分
【发布时间】：2017-07-17 15:23:48
【问题描述】：

我希望，我发布在正确的部分！我学习了 MPCA 方法，但我有任何疑问，因为我是新手，只想自学。有数据集，其中 vars 的值为 scale (sc) 和nominal var(cat) 当我执行分析时，我得到了错误。我用library rTensor

library("openxlsx")
dat=read.xlsx("C:/Users/admin/Desktop/corr.xlsx")
View(dat)
mpca(dat, ranks=c(10,10), max_iter = 25, tol = 1e-05)

Error: is(tnsr, "Tensor") is not TRUE

我做错了什么？如何正确使用这个方法？

dat

【问题讨论】：

标签： r pca

【解决方案1】：

问题在于函数mpca() 只接受tnsr 类型的对象作为输入。您必须将对象 dat 转换为包含 matrix 格式之前和 tensor 格式之后的数据。

您当前的格式如下：

class(dat)
[1] "data.frame"

所以你可以这样变换：

dat <- as.matrix(dat)
dat <- as.tensor(dat)
class(dat)
[1] "Tensor"
attr(,"package")
[1] "rTensor"

然后你就可以使用mpca()函数了！

希望这会有所帮助！

【讨论】：

我必须在排名中输入什么参数？
@schoolboy 因为函数 mpca 中参数等级的长度必须是 dat@num_modes-1。在您的情况下，参数等级向量必须只有 1 个元素
我和你想的一样，但是：mpca(dat, rank=10, max_iter = 25, tol = 1e-05) |====== | list_mat[[i]] 中的 4% 错误：下标超出范围。这个错误是什么意思以及如何修复它。谢谢你的帮助:)
@schoolboy 问题源于函数ttl() 包含在函数mpca 中。在函数ttl() 中有参数ms 定义为ms = 1:(num_modes - 1)。因此，考虑到您的数据的num_modes 为2，您的ms() 等于1，并且您的list_mat 定义为lapply(U_list[-num_modes], t)，可能您数据中的某些值的长度> 1 请接受我的回答作为问题的解决方案;-)
是的）如何接受您的答案作为解决方案？第二个问题如何定义我的数据集中的 num_modes 数量？）））