问题描述
我正在将PCA应用于由2340个（不包括标签的）要素和2245个记录（2245X2340双矩阵）组成的数据集，以降低其高维性并选择至少50个要素以在Matlab上使用以下代码进行进一步的分类过程：
[coeff,score,~,mu] = pca(X);
save("coeff.mat","coeff");
reducedDimension = coeff(:,1:50);
reducedData = X * reducedDimension;
但是在断点的第一行，它只是返回系数并得分为空：
并且到达第三行时出现此错误：
问题出在哪里？ 其次，这种使用PCA（上面的代码）减少尺寸的方法正确吗？
数据集有点大，所以我只发布了一部分的屏幕截图：
解决方法
这是因为您的数据集中有 NAN。首先，您必须将 NAN 转换为数值，以便数据的数值行为保持不变。 为此，只需在应用 PCA 之前在代码中添加以下行：
data(isnan(data))=0;
这将为所有 NAN 值分配 0