Julia: pcaeig(X) yields "UndefVarError: fliplr not defined"

Question

我正在尝试让特征向量进行 pca（主成分分析）。包 DimensionalityReduction.jl 提供了一个命令来执行此操作，pcaeig(X)，其中 X 是某个矩阵。我的代码如下

using DataFrames

using DimensionalityReduction

data = readtable("Midterm Data.csv")

T=size(data)[1]

n=size(data)[2]

erates = convert(Array,data[1:T,2:n])

eigvec = pcaeig(erates)

对于格式错误，我深表歉意，我不太记得如何将代码放在引号中。无论如何，当我尝试运行这段代码时，出现以下错误："UndefVarError: fliplr not defined"。现在，据我所知，fliplr 是一个用于翻转矩阵（不是变量）的命令。它还说错误发生在包的代码中（不是我的代码）。这是否意味着我运气不好，在修补之前不能使用这个包？如果是这样，还有其他人知道另一种获取 pca 特征向量的方法吗？

Answer 1

正如 DimensionalityReduction 的 README 中所述，该软件包已弃用：

The DimensionalityReduction package is deprecated. It is superseded by a new package MultivariateStats.

该软件包不适用于最新版本的 Julia，将来也不会进行更新。请改用 MultivariateStats。

Julia: pcaeig(X) yields "UndefVarError: fliplr not defined"

Julia: pcaeig(X) yields "UndefVarError: fliplr not defined"

julia

pca

eigenvector