> transformed_data <- jsu(data$column_name) # "column_name"替换为你要转换的列名 Error in jsu(data$column_name) : 没有"jsu"这个函数

看起来你在尝试使用 `jsu()` 函数时遇到了错误，但实际上 `jtools` 包并没有直接提供名为 `jsu` 的函数来进行Johnson SU变换。`jtools` 库主要用于数据分析的辅助工具，比如数据清洗、缺失值处理等，但它并不包含Johnson变换的具体算法。

在R语言中，你可以通过`car`包或者自定义函数来实现Johnson变换。例如，`car`包有一个叫做`Johnson`的函数可以进行这种变换。如果没有找到对应的函数，可能是你引用了错误的包，或者包版本过旧未包含该功能。

以下是使用`car`包进行Johnson变换的一个示例：

if (!require(car)) {
  install.packages("car")
}
library(car)

# 确保你的数据是一个向量
column_name <- data[, "column_name"]
transformed_column <- Johnson(column_name)

请注意，`Johnson`函数可能会返回一个对象，而不是直接修改原数据，所以你可能需要将其存储到一个新的变量中。

如果你仍然遇到问题，确认你已经正确安装了`car`包并且它的版本支持Johnson变换。如果`car`包也不符合需求，那么可能需要查找其他的专门用于非线性数据转换的第三方包。

相关问题

transformed_data <- predict(new_variables, mydata2) cor(transformed_data) lable <- as.factor(mydata$lable) transformed_data["lable"] <- lable head(transformed_data)

这段代码的作用是将一个新的数据集（new_variables）通过之前训练好的主成分分析模型进行转换（predict）并计算转换后数据的相关系数（cor）。接着，将原始数据集中的标签列（lable）转换成因子类型（as.factor），并将转换后的标签列添加到转换后的数据集中（transformed_data）。

最后，使用head函数查看转换后的数据集的前几行。

library(caret) new_variables <- preProcess(data, pcaComp =5, method = 'pca') transformed_data <- predict(new_variables, data) transformed_data["y"] <-data[1] head(transformed_data)

这段代码是使用 R 语言中的 caret 包进行数据预处理。具体来说，它首先使用 preProcess 函数对原始数据进行主成分分析降维，将数据压缩为 5 维，并存储在 new_variables 变量中。然后，使用 predict 函数将原始数据转换为经过主成分分析降维后的数据，并将结果存储在 transformed_data 变量中。最后，将原始数据的第一列（通常是标签或目标变量）存储在新的 transformed_data 数据框中的名为 "y" 的列中。函数的输出是通过 head 函数查看的 transformed_data 的前几行。