我正在尝试使用该klaR软件包对光谱数据进行逐步分析。我有 400 个（光谱读数）变量和大约 40 个因子（植物）。运行以下代码，我得到后续错误：
gw<- greedy.wilks(plant ~ ., data = logged, niveau = 0.1)
Error in summary.manova(e2, test = "Wilks") : residuals have rank 53 < 54
我以为我收到了这个错误，因为可变数据高度相关，因此我尝试了对数转换。我运行了相同的代码，但这次包括qr = FALSE. 得到同样的错误。我已经搜索了此错误的解决方案和原因，并且大多数都指向变量和因子数的高度相关性或差异。我想保留所有变量，因为我正在使用此过程进行特征选择，因此删除高度相关的数据并不是一个真正的选择，除非我必须这样做。
有没有解决这个问题的有效方法？
数据如下所示：
`
dput(str(logged))
'data.frame': 1020 obs. of 402 variables:
$ plant: Factor w/ 5 levels "ADPA","ALAL",..: 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
$ R400 : num 0.147 0.144 0.145 0.141 0.129 ...
$ R405 : num 0.147 0.144 0.145 0.143 0.132 ...
$ R410 : num 0.142 0.138 0.141 0.139 0.129 ...
$ R415 : num 0.143 0.141 0.144 0.141 0.133 ...
$ R420 : num 0.142 0.141 0.143 0.142 0.133 ...
$ R425 : num 0.144 0.145 0.147 0.145 0.137 ...
$ R430 : num 0.147 0.147 0.149 0.147 0.14 ...
$ R435 : num 0.148 0.147 0.15 0.148 0.142 ...
$ R440 : num 0.15 0.149 0.152 0.15 0.143 ...
$ R445 : num 0.152 0.152 0.155 0.153 0.147 ...
$ R450 : num 0.155 0.154 0.156 0.154 0.149 ...
$ R455 : num 0.155 0.155 0.156 0.155 0.15 ...
$ R460 : num 0.156 0.155 0.157 0.155 0.151 ...
$ R465 : num 0.155 0.155 0.156 0.154 0.151 ...
$ R470 : num 0.156 0.155 0.157 0.155 0.152 ...
$ R475 : num 0.155 0.155 0.156 0.155 0.152 ...
$ R480 : num 0.155 0.155 0.157 0.155 0.152 ...
$ R485 : num 0.157 0.156 0.157 0.156 0.153 ...
$ R490 : num 0.159 0.158 0.159 0.158 0.156 ...
$ R495 : num 0.162 0.162 0.162 0.161 0.16 ...
$ R500 : num 0.17 0.169 0.169 0.168 0.168 ...
$ R505 : num 0.182 0.18 0.179 0.179 0.182 ...
$ R510 : num 0.203 0.201 0.197 0.199 0.206 ...
$ R515 : num 0.237 0.233 0.225 0.23 0.245 ...
$ R520 : num 0.281 0.274 0.261 0.27 0.296 ...
$ R525 : num 0.325 0.314 0.297 0.311 0.35 ...
$ R530 : num 0.36 0.345 0.324 0.343 0.394 ...
$ R535 : num 0.383 0.365 0.34 0.363 0.425 ...
$ R540 : num 0.396 0.376 0.349 0.375 0.445 ...
$ R545 : num 0.407 0.384 0.356 0.384 0.461 ...
$ R550 : num 0.412 0.389 0.359 0.389 0.47 ...
$ R555 : num 0.404 0.381 0.351 0.381 0.464 ...
$ R560 : num 0.383 0.361 0.333 0.362 0.443 ...
$ R565 : num 0.355 0.334 0.308 0.336 0.414 ...
$ R570 : num 0.323 0.304 0.281 0.306 0.378 ...
$ R575 : num 0.295 0.279 0.259 0.282 0.347 ...
$ R580 : num 0.275 0.261 0.244 0.265 0.324 ...
$ R585 : num 0.262 0.248 0.233 0.252 0.308 ...
$ R590 : num 0.253 0.24 0.226 0.244 0.299 ...
$ R595 : num 0.248 0.235 0.222 0.24 0.293 ...
$ R600 : num 0.242 0.23 0.217 0.234 0.285 ...
$ R605 : num 0.232 0.221 0.21 0.225 0.272 ...
$ R610 : num 0.219 0.209 0.2 0.214 0.255 ...
$ R615 : num 0.207 0.199 0.191 0.204 0.239 ...
$ R620 : num 0.199 0.192 0.186 0.197 0.229 ...
$ R625 : num 0.196 0.189 0.183 0.194 0.225 ...
$ R630 : num 0.194 0.187 0.182 0.192 0.223 ...
$ R635 : num 0.191 0.184 0.179 0.189 0.218 ...
$ R640 : num 0.184 0.177 0.173 0.181 0.208 ...
$ R645 : num 0.175 0.169 0.167 0.173 0.195 ...
$ R650 : num 0.167 0.163 0.162 0.166 0.183 ...
$ R655 : num 0.161 0.158 0.158 0.161 0.173 ...
$ R660 : num 0.153 0.152 0.154 0.155 0.161 ...
$ R665 : num 0.148 0.148 0.152 0.151 0.153 ...
$ R670 : num 0.147 0.148 0.152 0.15 0.151 ...
$ R675 : num 0.149 0.15 0.156 0.152 0.152 ...
$ R680 : num 0.154 0.156 0.162 0.157 0.158 ...
$ R685 : num 0.165 0.166 0.172 0.168 0.174 ...
$ R690 : num 0.196 0.193 0.195 0.199 0.221 ...
$ R695 : num 0.277 0.267 0.258 0.277 0.329 ...
$ R700 : num 0.42 0.401 0.378 0.415 0.501 ...
$ R705 : num 0.6 0.576 0.539 0.59 0.702 ...
$ R710 : num 0.791 0.764 0.719 0.778 0.901 ...
$ R715 : num 0.984 0.956 0.909 0.968 1.088 ...
$ R720 : num 1.17 1.14 1.1 1.15 1.26 ...
$ R725 : num 1.35 1.32 1.28 1.33 1.4 ...
$ R730 : num 1.49 1.47 1.44 1.47 1.52 ...
$ R735 : num 1.61 1.59 1.58 1.59 1.61 ...
$ R740 : num 1.7 1.68 1.68 1.68 1.68 ...
$ R745 : num 1.77 1.74 1.75 1.75 1.72 ...
$ R750 : num 1.81 1.79 1.8 1.79 1.75 ...
$ R755 : num 1.84 1.82 1.83 1.82 1.77 ...
$ R760 : num 1.85 1.83 1.85 1.84 1.78 ...
$ R765 : num 1.86 1.84 1.86 1.85 1.79 ...
$ R770 : num 1.87 1.85 1.86 1.85 1.79 ...
$ R775 : num 1.87 1.85 1.87 1.85 1.8 ...
$ R780 : num 1.87 1.85 1.87 1.86 1.8 ...
$ R785 : num 1.87 1.86 1.87 1.86 1.8 ...
$ R790 : num 1.88 1.86 1.87 1.86 1.8 ...
$ R795 : num 1.88 1.86 1.87 1.86 1.8 ...
$ R800 : num 1.88 1.86 1.87 1.86 1.8 ...
$ R805 : num 1.88 1.86 1.87 1.86 1.8 ...
$ R810 : num 1.88 1.86 1.87 1.86 1.8 ...
$ R815 : num 1.88 1.86 1.87 1.86 1.8 ...
$ R820 : num 1.88 1.86 1.87 1.86 1.81 ...
$ R825 : num 1.88 1.86 1.88 1.86 1.81 ...
$ R830 : num 1.88 1.86 1.88 1.86 1.81 ...
$ R835 : num 1.88 1.86 1.88 1.86 1.81 ...
$ R840 : num 1.88 1.86 1.88 1.87 1.81 ...
$ R845 : num 1.88 1.86 1.88 1.87 1.81 ...
$ R850 : num 1.88 1.87 1.88 1.87 1.81 ...
$ R855 : num 1.88 1.87 1.88 1.87 1.81 ...
$ R860 : num 1.89 1.87 1.88 1.87 1.81 ...
$ R865 : num 1.89 1.87 1.88 1.87 1.81 ...
$ R870 : num 1.89 1.87 1.88 1.87 1.81 ...
$ R875 : num 1.89 1.87 1.88 1.87 1.81 ...
$ R880 : num 1.89 1.87 1.89 1.87 1.82 ...
$ R885 : num 1.89 1.87 1.89 1.87 1.82 ...
[list output truncated]`