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これはPCAの一般的なエラーですが、svd(x、nu = 0)のエラー: 'x'の無限または欠損値(負の値がないことを確認)
Iに従う: 以下Error in svd(x, nu = 0) : 0 extent dimensions
が自分のコード抽出物である:
require(class)
set.seed(2095)
# dataset source:https://kdd.ics.uci.edu/databases/kddcup99/kddcup99.html
normalize<-function(x) {
return ((x - min(x))/(max(x) - min(x)))
}
dataset <- read.csv("data/kdd_data_10pc.csv", header = FALSE, sep = ",")
names <- read.csv("data/kdd_names.csv", header = FALSE , sep = ";")
names(dataset) <- sapply((1:nrow(names)),function(i) toString(names[i, 1]))
# extracting relevant features
dataset_extracted <- dataset[, c("src_bytes", "dest_bytes", "count", "dst_host_count", "dst_host_same_srv_rate", "dst_host_serror_rate", "label")]
head(dataset_extracted, 3)
log.kdd <-log(dataset_extracted[, 1:6])
kdd.label <- dataset_extracted[, 7]
kdd.pca <-prcomp(log.kdd,
center = TRUE,
scale. = TRUE)
概要(データセット)の出力は以下の通りである:抽出の要約なしに基づい
summary(dataset_extracted)
src_bytes dest_bytes count dst_host_count dst_host_same_srv_rate dst_host_serror_rate label
Min. : 0 Min. : 0 Min. : 0.0 Min. : 0.0 Min. :0.0000 Min. :0.0000 smurf. :280790
1st Qu.: 45 1st Qu.: 0 1st Qu.:117.0 1st Qu.:255.0 1st Qu.:0.4100 1st Qu.:0.0000 neptune.:107201
Median : 520 Median : 0 Median :510.0 Median :255.0 Median :1.0000 Median :0.0000 normal. : 97278
Mean : 3026 Mean : 869 Mean :332.3 Mean :232.5 Mean :0.7538 Mean :0.1768 back. : 2203
3rd Qu.: 1032 3rd Qu.: 0 3rd Qu.:511.0 3rd Qu.:255.0 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:0.0000 satan. : 1589
Max. :693375640 Max. :5155468 Max. :511.0 Max. :255.0 Max. :1.0000 Max. :1.0000 ipsweep.: 1247
(Other) : 3713
列の最小値は負の値です。
私は機械学習が初めてです。提供されたヘルプを評価してください。図示の正確なエラーは、ゼロ値を含むオブジェクト(dataset
)に対数変換を適用
Error in svd(x, nu = 0) : infinite or missing values in 'x'
@ZheyuanLiその結果は非常に長くなりました...私はここにインクルードする可能性があります。私のコードでいくつかの誤字も訂正しました。参照ウェブサイトはhttps://www.r-bloggers.com/computing-and-visualizing-pca-in-r/ –
でした。私の質問に表示されたエラーを追加しました –
変数の中には分散がゼロ。これを 'apply(x、2、var)== 0'またはそれに類するもので調べることができます。 – Joe