如何在R中的数据集中使用PC（来自PCA）？

Question

我是R学习者。 我正在研究来自互联网的“人类活动识别”数据集。 它具有563个变量，最后一个变量是必须预测的类变量“活动”。

我正在尝试从R的CARET包中使用KNN算法。

我创建了另一个包含561个数字变量的数据集，但不包括最后2个-主题和活动。

我以此运行PCA，并决定使用前20台PC。

pca1 <- prcomp(human2, scale = TRUE)

我将这些PC的数据保存在另一个名为“ newdat”的数据集中

newdat <- pca1$x[ ,1:20]

现在我尝试运行以下代码：但是它给了我错误，因为此newdat没有我的类变量

trctrl <- trainControl(method = "repeatedcv", number = 10, repeats = 3)
set.seed(3333)
knn_fit <- train(Activity ~., data = newdat, method = "knn",
                 trControl=trctrl,
                 preProcess = c("center", "scale"),
                 tuneLength = 10)

我试图从原始数据中提取最后一列“活动”，并使用带有“ newdat”的cbind（）将其附加在knn-fit上（上面），但未附加。

有什么建议如何使用电脑？

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下面是代码：

human1 <- read.csv("C:/NIIT/Term 2/Prog for Analytics II/human-activity-recognition-with-smartphones (1)/train1.csv", header = TRUE)
humant <- read.csv("C:/NIIT/Term 2/Prog for Analytics II/human-activity-recognition-with-smartphones (1)/test1.csv", header = TRUE)

#taking the predictor columns
human2 <- human1[ ,1:561]


pca1 <- prcomp(human2, scale = TRUE)
newdat <- pca1$x[ ,1:15]
newdat <- cbind(newdat, Activity = as.character(human1$Activity))

pca1 <- preProcess(human1[,1:561], 
                   method=c("BoxCox", "center", 
                            "scale", "pca"))
PC = predict(pca1, human1[,1:561])


trctrl <- trainControl(method = "repeatedcv", number = 10, repeats = 3)
set.seed(3333)
knn_fit <- train(Activity ~., data = newdat, method = "knn",
                 trControl=trctrl,
                 preProcess = c("center", "scale"),
                 tuneLength = 10)

#applying knn_fit to test data

test_pred <- predict(knn_fit, newdata = testing)
test_pred

#checking the prediction
confusionMatrix(test_pred, testing$V1 )

我在以下部分遇到错误。 我附有错误：

> knn_fit <- train(Activity ~., data = newdat, method = "knn",
+                  trControl=trctrl,
+                  preProcess = c("center", "scale"),
+                  tuneLength = 10)
Error: cannot allocate vector of size 1.3 Gb

Answer 1

您如何尝试绑定该列，请显示代码？ 我认为您只是进入StringsAsFactors = TRUE产生的困难。 以下行是否解决了您的问题：

#...
#newdat <- pca1$x[ ,1:20]    
newdat <- cbind(newdat, Activity = as.character(human2$Activity))