尝试在python中使用rpy2拟合R的MDA模型时，分段失败核心转储

问题描述

使用rpy2调用此R函数，试图将Mixture Discriminant Analysis(MDA)模型拟合到python中的数据时出现以下错误。

分段错误（核心已转储）

错误可追溯到fit函数：

clf = r ['mda']（formula =“ Class〜。”，data = dataset，method = r ['polyreg']）

我还要提到两点重要的事情： 在拟合模型之前，我正在尝试使用训练数据尝试某些数据处理配置。 仅当我不应用降维并且没有对训练数据进行任何缩放时，才会遇到细分错误。 我想在人们所遇到的情况下了解我的情况下错误的含义 在不同情况下遇到相同的错误。

以下是有关我的数据的一些详细信息：

1. 这是一个相当大的数据集，其特征数量超过了样本数量。形状：[〜150，〜450]
2. 我没有对此数据做任何预处理，没有降维，没有缩放比例。
3. 该错误发生在上述fit函数上。
4. 在jupyter上运行代码时，内核卡住并在一分钟后被杀死。从Linux shell运行时，它会产生分段错误。

我想了解错误的根本原因和含义。从我自己的初步分析中，我已经能够理解，如果我只是减少特征缩放的维数，那我就能赢得胜利。 但是，即使那是原因，我也想知道与“细分错误”有什么关系？

任何帮助将不胜感激。 谢谢

解决方法

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