R - "CAPdiscrim" 和 "lda" 错误 "variable 1 appears to be constant within groups"

Question

所以我一直在搜索现有的问题来解决这个问题，但无济于事。

我有一个由个人 (117) 组成的数据集，每个人都有来自不同变量 (12) 的观察值，并按具有 8 个水平的因子变量分组。

我想根据 Anderson 和 Willis 方法对这些数据的主坐标进行规范分析。我开始使用 BiodiversityR::CAPdiscrim。让我们从一些示例数据开始：

individual <- c(1:30)
group <- rep(c("a","b","c"), 10)
Var1 <- rnorm(n = 30, mean = 3.0e-4,sd = 2.0e-6)
Var2 <- rnorm(n = 30, mean = 2.4e-4,sd = 2.0e-6)
Var3 <- rnorm(n = 30, mean = 7.0e-6,sd = 9.0e-9)
Var4 <- rnorm(n = 30, mean = 4.2e-5,sd = 1.0e-6)
Var5 <- rnorm(n = 30, mean = 1.0e-4,sd = 9.0e-6)
Var6 <- rnorm(n = 30, mean = 8.0e-5,sd = 1.0e-5)

df <- data.frame(cbind(individual, group, Var1, Var2, Var3, Var4, Var5, Var6))
df$Var1 <- as.numeric(levels(df$Var1))[as.integer(df$Var1)]
df$Var2 <- as.numeric(levels(df$Var2))[as.integer(df$Var2)]
df$Var3 <- as.numeric(levels(df$Var3))[as.integer(df$Var3)]
df$Var4 <- as.numeric(levels(df$Var4))[as.integer(df$Var4)]
df$Var5 <- as.numeric(levels(df$Var5))[as.integer(df$Var5)]
df$Var6 <- as.numeric(levels(df$Var6))[as.integer(df$Var6)]

CAPdiscrim 需要特定格式的数据：

vars <- df[3:8]

现在我们可以运行 CAPdiscrim 数据

BiodiversityR::CAPdiscrim(vars~group,
                          data = df,
                          dist = "euclidean",
                          axes = 4,
                          m = 0,
                          permutations = 999)

哪个returns:

Error in lda.default(x, grouping, ...) : variable 1 appears to be constant within groups

我们可以使用 nearZeroVar 来查看这是否为真（这似乎不是真的）：

vars_check <- nearZeroVar(vars, saveMetrics = TRUE, names = TRUE)
vars_check

    freqRatio percentUnique zeroVar   nzv
Var1         1           100   FALSE FALSE
Var2         1           100   FALSE FALSE
Var3         1           100   FALSE FALSE
Var4         1           100   FALSE FALSE
Var5         1           100   FALSE FALSE
Var6         1           100   FALSE FALSE

现在我看到了关于这个特定于 lda() 的错误的其他问题，我注意到 CAPdiscrim() 调用了 vegdist()、cmdscale() 和 lda()，所以我试图逐个分析这个分析：

dist_matrix <- vegdist(vars,
                       method = "euclidean",
                       binary = FALSE,
                       diag = FALSE,
                       upper = FALSE,
                       na.rm = TRUE)

PCA_vars <- cmdscale(d = dist_matrix,
                       k = 5,
                       eig = TRUE,
                       add = FALSE,
                       x.ret = FALSE)

LDA_pldist <- lda(x = PCA_vars$points,
                  grouping = df$group)

其中 returns 一个非常相似的结果：

Error in lda.default(x, grouping, ...) : variables 1 2 3 4 5 appear to be constant within groups

现在 lda() 中有一个参数 "tol" 可以用来在处理非常小的数字时消除这个错误，所以我可以这样做：

LDA_pldist <- lda(x = PCA_vars$points,
                  grouping = df$group,
                  tol = 1.0e-25)

这提供了一些输出，但不包括 CAPdiscrim 的一些功能，例如允许函数通过排列确定 "m" 的最佳数字。

有人可以建议如何修改 CAPdiscrim() 中的公差吗？或者如何使用这些其他功能手动执行 CAPdiscrim() 在幕后所做的事情？

如有任何见解，我们将不胜感激。

Answer 1

我遇到了完全相同的问题。将包更新到 BiodiversityR_2.8-3 后，错误消失了。

（使用您提供的数据）

BiodiversityR::CAPdiscrim(vars~group,
                          data = df,
                          dist = "euclidean",
                          axes = 4,
                          m = 0,
                          permutations = 999)
#Percentage of correct classifications was 26.66667 
#Significance of this percentage was 0.98999 

#Overall classification success (m=1) : 26.6666666666667 percent
#a (n=10) correct: 10 percent
#b (n=10) correct: 70 percent
#c (n=10) correct: 0 percent
#Warning message:
#In cmdscale(distmatrix, k = nrow(x) - 1, eig = T, add = add) :
# only 18 of the first 29 eigenvalues are > 0

Answer 2

BiodiversityR::CAPdiscrim 的作者已经解决了这个问题，并在后续的包更新中推出。这是一些错误检查依赖于从生态学角度来看有意义的绝对值与相对值与输入数据相比的情况。

R - "CAPdiscrim" 和 "lda" 错误 "variable 1 appears to be constant within groups"

R - "CAPdiscrim" and "lda" error "variable 1 appears to be constant within groups"

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