In bicor(x, y, use = use, ...) : bicor: zero MAD in variable 'y'. Pearson correlation was used for individual columns with zero (or missing) MAD.

这个警告信息来自于 R 语言中的 bicor 函数，提示在变量 y 中存在 MAD 为零的情况，因此在计算相关系数时使用了 Pearson 相关系数。MAD 是中位数绝对偏差的缩写，用于衡量数据的离散程度。如果 MAD 为零，则说明变量 y 中的所有值都相同，因此无法计算其 MAD 和 Spearman 相关系数。在这种情况下，bicor 函数使用 Pearson 相关系数代替。如果你想避免这个警告，可以检查你的数据，看看是否存在所有值都相同的变量。

相关问题

Error in stat_cor(data = data, method = "pearson", label.x.npc = 0.8, : argument 5 matches multiple formal arguments

出现这个错误的原因是因为`stat_cor`函数中存在多个形参名为`label`的参数，导致无法确定应该使用哪个参数。解决办法是将要传递给`label`形参的值改为`cor.label`或其他不与函数中已有参数名重复的名称。例如，可以将代码修改为：

stat_cor(data = data, method = "pearson", label.x.npc = 0.8, label.y.npc = 0.9, cor.label = paste("r = ", format(cor(data$x, data$y), digits = 2)))

这样就将标签名从`label`改为了`cor.label`，避免了参数名重复的问题。

import mifs import pandas as pd image_data = pd.read_csv(r'D:\smoth\3D_res34_pearson.csv', header=0) x=image_data[image_data.columns[1:]] label = pd.read_csv('D:/smoth/label.csv', header=0) y = label['label'] feat_selector = mifs.MutualInformationFeatureSelector('MRMR', k=1) feat_selector.fit(x, y) # call transform() on X to filter it down to selected features X_filtered = feat_selector.transform(x.values) # Create list of features feature_name = x.columns[feat_selector.ranking_] print(feature_name) # Write selected features to CSV file selected_features = x[feature_name] selected_features.to_csv(r'D:\smoth\3D_res34_mrmr.csv', index=None) 将这段代码修改一下保留第一列

修改后的代码如下所示，已保留第一列：

import mifs
import pandas as pd

image_data = pd.read_csv(r'D:\smoth\3D_res34_pearson.csv', header=0)
x = image_data.iloc[:, 1:]  # 保留第一列之后的所有列
label = pd.read_csv('D:/smoth/label.csv', header=0)
y = label['label']
feat_selector = mifs.MutualInformationFeatureSelector('MRMR', k=1)
feat_selector.fit(x, y)

# 调用 transform() 来筛选出选择的特征
X_filtered = feat_selector.transform(x.values)

# 创建特征列表
feature_name = x.columns[feat_selector.ranking_]
print(feature_name)
# 将选择的特征写入CSV文件
selected_features = x[feature_name]
selected_features.to_csv(r'D:\smoth\3D_res34_mrmr.csv', index=None)

在上述代码中，首先读取了`3D_res34_pearson.csv`和`label.csv`文件，然后使用`iloc`方法将`x`中的数据保留从第二列开始的所有列。接着，使用`mifs.MutualInformationFeatureSelector`创建一个互信息特征选择器，并使用`fit`方法对特征进行选择。然后，使用`transform`方法筛选出选择的特征。

在最后部分，我们通过`feature_name`获取了选择的特征名称，并打印输出。然后，将选择的特征存储到`selected_features`变量，并使用`to_csv`方法将其写入到`3D_res34_mrmr.csv`文件中（不包括索引）。

请注意，以上代码假设第一列是特征的标识列，而从第二列开始才是需要进行特征选择的数据列。如果你的数据列不是从第二列开始，你需要根据实际情况修改代码中的索引切片部分。