问题标签 [factominer]

有谁知道如何正确编辑此 MFA 代码

res.mfa <- MFA(DF1, group=c(3,4,5,6,7,8,9), type=c("n",rep("s",5)), ncp=5, name.group=c("RPE","RPC","Chla","CX","N","C","SGR"), num.group.sup=c(2), graph=FALSE)

if ((type[i] == "n") && (!(i %in% num.group.sup))) nature.group <- c(nature.group, : 需要 TRUE/FALSE 的缺失值

fviz_mfa_var(res.mfa, "quanti.var", palette = "jco", col.var.sup = "violet", repel = TRUE)

数据 框 下图中的数据框是我正在处理的。第一列是 id，我首先将其消除，然后将第二列设为一个因素，以便稍后在图表上添加船体/椭圆时，我可以按此因素对它们进行分组。剩下的 7 列是我要分析的实验的响应变量。我之前在相同的数据上运行过 PCA，但经过进一步审查，这不是最好的主意。我在这个领域非常年轻，因此非常感谢任何和所有的帮助/建议。

我有一个包含 25 个定性变量的数据集，第 26 个变量对应于分配给每个人的权重。

我使用了包中的MCA函数FactoMiner，并考虑到我添加了选项的权重row.w。这是我的代码：

但是，添加该row. w选项会给我一条错误消息：

错误in MCA(Vague5_ACM[, -26], row.w = Vague5_ACM[, 26], quali.sup = 1:2, : length of vector row.w should be the number of active rows

如何解决这个问题呢？

考虑以下代码：

现在执行以下代码时，组重复两次，如图所示。如何解决这个问题？

我有一个 FAMD 和以下代码来可视化我的数据样本的结果。我使用生成基于 ggplot2 的可视化的包“factoextra”。过去它运行良好（见下图链接）。现在我重新计算/替换了一个变量以放入我的 FAMD 中，我无法再根据“习惯”进行着色了。我所有其他的可视化都不受影响。我收到以下错误消息：

.add_ind_groups(X, df, habillage) 中的错误：活跃个体的数量与因子 habillage 的长度不同。请删除变量 habillage 中的补充个体。

我不明白为什么它要我删除“补充个体”，因为它曾经有效，并且它说“habillage 还可以指定补充定性变量（通过其索引或名称）用于按组着色个体”。

我想根据我的补充变量 org_con 可视化我的数据。

这就是以前的结果： 带有按补充变量“org_con”分组的点的绘图图像

现在，除了“habillage”，我只能像这样想象它： image of plot with points ungrouped

我正在寻找一种解决方案，以根据设置为因子的定义顺序对 geom_path 的路径进行排序。

我一直在使用前两个 PCA 维度。使用library("factoextra")andlibrary("FactoMineR")我用fviz_pca_ind().

数据按个人排列（由文本标签显示）。

使用geom_path我想连接同一个人的点，按因子季节的路径顺序，c(Autumn, Winter, Spring). 但是我很难做到这一点

设置为因子的排序似乎不会转化为 geom_path 路径的排序。

我正在尝试使用fviz_ca_col() 来自 package factoextra的对应分析中更改用于补充列的颜色，但是从默认值更改颜色时，我似乎没有得到任何响应col.col.sup = "darkred"。可重现的例子：

生成的绘图具有"Alternating"默认深红色的补充列：