princomp（x，cor=T）语句表示什么意思

这是一个在R语言中使用的函数，用于执行主成分分析（PCA）并计算主成分。其中，参数x是一个数据矩阵或数据框，cor=T表示在计算协方差矩阵时使用样本相关系数而不是样本协方差矩阵。如果不指定该参数，则默认使用样本协方差矩阵进行计算。该函数的输出结果是一个列表，其中包含了主成分的信息，包括主成分得分、主成分载荷和方差解释比例等。注意，和上一个问题的区别在于参数名为"cor"而不是"corr"。

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princomp（x，corr=T）语句表示什么意思

这是一个在R语言中使用的函数，用于执行主成分分析（PCA）并计算主成分。其中，参数x是一个数据矩阵或数据框，corr=T表示在计算协方差矩阵时使用样本相关系数而不是样本协方差矩阵。如果不指定该参数，则默认使用样本协方差矩阵进行计算。该函数的输出结果是一个列表，其中包含了主成分的信息，包括主成分得分、主成分载荷和方差解释比例等。

PCA=princomp(new_data,cor=T) Error in cov.wt(z) : 'x' must contain finite values only

这个错误通常表示输入数据包含缺失值或无穷大的值。你可以尝试使用 `complete.cases()` 函数来删除包含缺失值的观测值，或者使用 `is.finite()` 函数来删除包含无穷大值的观测值。例如：

# 删除包含缺失值的观测值
new_data <- new_data[complete.cases(new_data),]

# 删除包含无穷大值的观测值
new_data <- new_data[is.finite(new_data),]

# 运行主成分分析
PCA <- princomp(new_data, cor=T)

如果你仍然遇到问题，请检查你的数据是否正确，并确保所有的值都是数值型数据。