我使用qda {MASS}来为我的数据找到分类，它总是报告“ some group is too small for 'qda'”。是由于我用于模型的测试数据的大小吗？我将测试样本大小从30增加到100，它报告了相同的错误。 Helpppppppp .....
set.seed(1345)
AllMono <- AllData[AllData$type == "monocot",]
MonoSample <- sample (1:nrow(AllMono), size = 100, replace = F)
set.seed(1355)
AllEudi <- AllData[AllData$type == "eudicot",]
EudiSample <- sample (1:nrow(AllEudi), size = 100, replace = F)
testData <- rbind (AllMono[MonoSample,],AllEudi[EudiSample,])
plot (testData$mono_score, testData$eudi_score, col = as.numeric(testData$type), xlab = "mono_score", ylab = "eudi_score", pch = 19)
qda (type~mono_score+eudi_score, data = testData)
这是我的数据示例
>head (testData)
sequence mono_score eudi_score type
PhHe_4822_404_76 DTRPTAPGHSPGAGH 51.4930 39.55000 monocot
SoBi_10_265860_58 QTESTTPGHSPSIGH 33.1408 2.23333 monocot
EuGr_5_187924_158 AFRPTSPGHSPGAGH 27.0000 54.55000 eudicot
LuAn_AOCW01152859.1_2_79 NFRPTEPGHSPGVGH 20.6901 50.21670 eudicot
PoTr_Chr07_112594_90 DFRPTAPGHSPGVGH 43.8732 56.66670 eudicot
OrSa.JA_3_261556_75 GVRPTNPGHSPGIGH 55.0986 45.08330 monocot
PaVi_contig16368_21_57 QTDSTTPGHSPSIGH 25.8169 2.50000 monocot
>testData$type <- as.factor (testData$type)
> dim (testData)
[1] 200 4
> levels (testData$type)
[1] "eudicot" "monocot" "other"
> table (testData$type)
eudicot monocot other
100 100 0
> packageDescription("MASS")
Package: MASS
Priority: recommended
Version: 7.3-29
Date: 2013-08-17
Revision: $Rev: 3344 $
Depends: R (>= 3.0.0), grDevices, graphics, stats, utils
我的R版本是R 3.0.2。
最佳答案
tl;博士，我的猜测是您的预测变量偶然地变成了因子或特征向量。如果您的数据集中有一些小故障，例如一行虚假字符，则很容易发生这种情况。
这是一种构成看起来像您的数据集的方法：
set.seed(101)
mytest <- data.frame(type=rep(c("monocot","dicot"),each=100),
mono_score=runif(100,0,100),
dicot_score=runif(100,0,100))
一些有用的诊断：
str(mytest)
## 'data.frame': 200 obs. of 3 variables:
## $ type : Factor w/ 2 levels "dicot","monocot": 2 2 22 2 2 2 ...
## $ mono_score : num 37.22 4.38 70.97 65.77 24.99 ...
## $ dicot_score: num 12.5 2.33 39.19 85.96 71.83 ...
summary(mytest)
## type mono_score dicot_score
## dicot :100 Min. : 1.019 Min. : 0.8594
## monocot:100 1st Qu.:24.741 1st Qu.:26.7358
## Median :57.578 Median :50.6275
## Mean :52.502 Mean :52.2376
## 3rd Qu.:77.783 3rd Qu.:78.2199
## Max. :99.341 Max. :99.9288
##
with(mytest,table(type))
## type
## dicot monocot
## 100 100
重要的是，前两个（
str()和summary()）向我们展示了每个变量的类型。更新：事实证明，在这种情况下，第三项测试实际上是重要的测试，因为问题是虚假的额外级别：droplevel()函数应解决此问题...这个虚构的例子似乎很好用，所以一定有一些您没有向我们展示您的数据集的东西...
library(MASS)
qda(type~mono_score+dicot_score,data=mytest)
这是一个猜测。如果您的
score变量实际上是因子而不是数值，那么qda会自动尝试从变量创建虚拟变量，这将使模型矩阵更宽（在此示例中为101列），并引发您所看到的错误...bad <- transform(mytest,mono_score=factor(mono_score))
qda(type~mono_score+dicot_score,data=bad)
## Error in qda.default(x, grouping, ...) :
## some group is too small for 'qda'