screeplot(PCA,type="lines") Error in plot.new() : figure margins too large

这个错误通常是由于图形区域的边界框太大而导致的。可以通过增加边界框的大小来解决此问题。尝试使用par()函数来设置边界框的大小，例如：

par(mar=c(5,5,2,2)) # 设置边界框的大小
screeplot(PCA,type="lines")

这将设置边界框的边距，左、右、上、下为5、5、2和2。你可以根据需要更改这些值。

相关问题

tsne <- Rtsne(as.matrix(optdigits[,1:3]), check_duplicates = FALSE, pca = FALSE, perplexity=30, theta=0.5, dims=2) Error in .check_tsne_params(nrow(X), dims = dims, perplexity = perplexity, : perplexity is too large for the number of samples

这个错误提示是因为你设置的 perplexity 参数过大，超过了样本数量的上限。t-SNE 的 perplexity 参数应该设置在 5 到 50 之间，如果 perplexity 参数设置过大，t-SNE 就无法正确地计算样本之间的距离和相似度。

你可以尝试将 perplexity 参数降低到一个合适的范围，比如设置为 10 或 20，然后再运行代码。另外，你也可以考虑使用 PCA 对数据进行降维处理，将维度减少到一个较小的范围内，然后再进行 t-SNE 的计算和可视化。

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。