R - 「CAPdiscrim」和「lda」錯誤「變量1在組內」似乎是不變的「

Question

所以我一直在通過現有的問題來解決這個問題，但無濟於事。

我有一個由個人（117）組成的數據集，每個個人都有來自不同變量（12）的觀察結果，並且由具有8個級別的因子變量分組。

我想根據Anderson和Willis的方法對這些數據的主要座標進行規範分析。我開始使用BiodiversityR :: CAPdiscrim。讓我們先從一些示例數據：

individual <- c(1:30) 
group <- rep(c("a","b","c"), 10) 
Var1 <- rnorm(n = 30, mean = 3.0e-4,sd = 2.0e-6) 
Var2 <- rnorm(n = 30, mean = 2.4e-4,sd = 2.0e-6) 
Var3 <- rnorm(n = 30, mean = 7.0e-6,sd = 9.0e-9) 
Var4 <- rnorm(n = 30, mean = 4.2e-5,sd = 1.0e-6) 
Var5 <- rnorm(n = 30, mean = 1.0e-4,sd = 9.0e-6) 
Var6 <- rnorm(n = 30, mean = 8.0e-5,sd = 1.0e-5) 

df <- data.frame(cbind(individual, group, Var1, Var2, Var3, Var4, Var5, Var6)) 
df$Var1 <- as.numeric(levels(df$Var1))[as.integer(df$Var1)] 
df$Var2 <- as.numeric(levels(df$Var2))[as.integer(df$Var2)] 
df$Var3 <- as.numeric(levels(df$Var3))[as.integer(df$Var3)] 
df$Var4 <- as.numeric(levels(df$Var4))[as.integer(df$Var4)] 
df$Var5 <- as.numeric(levels(df$Var5))[as.integer(df$Var5)] 
df$Var6 <- as.numeric(levels(df$Var6))[as.integer(df$Var6)] 

CAPdiscrim需要以特定格式數據：

：

vars <- df[3:8] 

現在我們可以對數據

BiodiversityR::CAPdiscrim(vars~group, 
          data = df, 
          dist = "euclidean", 
          axes = 4, 
          m = 0, 
          permutations = 999) 

它返回運行CAPdiscrim

lda.default（x，分組，...）中的錯誤： 變量1似乎組內恆定

我們可以使用nearZeroVar，看看如果這是真的（這似乎是不正確的）：

vars_check <- nearZeroVar(vars, saveMetrics = TRUE, names = TRUE) 
vars_check 

    freqRatio percentUnique zeroVar nzv 
Var1   1   100 FALSE FALSE 
Var2   1   100 FALSE FALSE 
Var3   1   100 FALSE FALSE 
Var4   1   100 FALSE FALSE 
Var5   1   100 FALSE FALSE 
Var6   1   100 FALSE FALSE 

現在我看到關於此錯誤的其他問題具體到LDA（）和我注意到，CAPdiscrim（）調用vegdist（），cmdscale（）和LDA（），所以我試圖通過peice的打破這種分析peice的：

dist_matrix <- vegdist(vars, 
         method = "euclidean", 
         binary = FALSE, 
         diag = FALSE, 
         upper = FALSE, 
         na.rm = TRUE) 

PCA_vars <- cmdscale(d = dist_matrix, 
         k = 5, 
         eig = TRUE, 
         add = FALSE, 
         x.ret = FALSE) 

LDA_pldist <- lda(x = PCA_vars$points, 
        grouping = df$group) 

它返回一個非常相似的結果：

錯誤lda.default（X，分組，...）： 變量1 2 3 4 5似乎組內是恆定的現在

在lda()有一種說法 「TOL」可以使用非常小的數字打交道時消除這種誤差，這樣我就可以做到這一點：

LDA_pldist <- lda(x = PCA_vars$points, 
        grouping = df$group, 
        tol = 1.0e-25) 

這提供了一些輸出，但不包括一些的CAPdiscrim的功能，如允許的功能determi ne通過排列成爲「m」的最佳數字。

任何人都可以建議如何修改公差CAPdiscrim()？或如何執行什麼CAPdiscrim()手動引擎蓋下做這些其他功能？

任何有識之士將不勝感激。

Answer 1

我遇到了完全相同的問題。將包更新到BiodiversityR_2.8-3後，錯誤消失。

（使用你提供的數據）

BiodiversityR::CAPdiscrim(vars~group, 
          data = df, 
          dist = "euclidean", 
          axes = 4, 
          m = 0, 
          permutations = 999) 
#Percentage of correct classifications was 26.66667 
#Significance of this percentage was 0.98999 

#Overall classification success (m=1) : 26.6666666666667 percent 
#a (n=10) correct: 10 percent 
#b (n=10) correct: 70 percent 
#c (n=10) correct: 0 percent 
#Warning message: 
#In cmdscale(distmatrix, k = nrow(x) - 1, eig = T, add = add) : 
# only 18 of the first 29 eigenvalues are > 0