Заказ PCA приводит к более высокому основному компоненту, чем 5

Question

Я просто пытаюсь упорядочить свои переменные в главном компоненте 6.

Я пробовал fviz_contrib, но по какой-то странной причине это всего лишь 5 измерений.

Мой биплот способенчтобы сделать это хорошо, но я хочу количественные данные.Я хотел бы заказать векторы, которые получаются из этого кода;

biplot(pca_result, scale = 0, choices = 5:6)

Я делал это раньше с 'princomp', но если я использую это, я получаю ошибку, что "может использоваться только с большим количеством модулейчем переменные ", и если я пересекаю, что я получаю pca единиц, а не переменных.

Answer 1

При наличии набора данных - вы сможете получить только n главных компонентов, где n равно min(#features, #samples)-1.

Таким образом, в вашем случае вероятно, что у вас либо меньшечем 5 объектов в ваших данных, или менее 5 выборок.

Проще говоря, количество основных компонентов не может превышать ни количество имеющихся у вас функций, ни количество выборок, которые вы имеете в данных.