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问如何在R中对netcdf数据进行PCA
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Stack Overflow用户

提问于 2014-10-16 14:52:25

回答 1查看 416关注 0票数 0

我在R中有以下netcdf文件：

"file oceandata.nc has 2 dimensions:"
"lon   Size: 2160"
"lat   Size: 900"
"------------------------"
"file oceandata.nc has 14 variables:"
"float bio1[lon,lat]  Longname:bio1: Annual Mean Temp Missval:1e+30"
"float bio4[lon,lat]  Longname:bio4: Temp Seasonality (standard deviation * 100) Missval:1e+30"
"float bio8[lon,lat]  Longname:bio8: Mean Temp of Wettest Quarter Missval:1e+30"
"float bio9[lon,lat]  Longname:bio9: Mean Temp of Driest Quarter Missval:1e+30"
"float bio10[lon,lat]  Longname:bio10: Mean Temp of Warmest Quarter Missval:1e+30"
"float bio11[lon,lat]  Longname:bio11: Mean Temp of Coldest Quarter Missval:1e+30"
"float bio12[lon,lat]  Longname:bio12: Annual Precipitation Missval:1e+30"
"float bio13[lon,lat]  Longname:bio13: Precipitation of Wettest Month Missval:1e+30"
"float bio14[lon,lat]  Longname:bio14: Precipitation of Driest Month Missval:1e+30"
"float bio15[lon,lat]  Longname:bio15: Precipitation Seasonality (coefficient of variation) Missval:1e+30"
"float bio16[lon,lat]  Longname:bio16: Precipitation of Wettest Quarter Missval:1e+30"
"float bio17[lon,lat]  Longname:bio17: Precipitation of Driest Quarter Missval:1e+30"
"float bio18[lon,lat]  Longname:bio18: Precipitation of Warmest Quarter Missval:1e+30"
"float bio19[lon,lat]  Longname:bio19: Precipitation of Coldest Quarter Missval:1e+30"

我想对文件中的14个变量执行PCA，但不确定如何处理，或者数据是否需要转换成不同的格式才能这样做。

到目前为止，我已经完成了(下面的错误消息)：

ocean <- open.ncdf("oceandata.nc")

bio1 <- get.var.ncdf(nc=ncdf, varid="bio1")

bio4 <- get.var.ncdf(nc=ncdf, varid="bio4")

bio8 <- get.var.ncdf(nc=ncdf, varid="bio8")

bio9 <- get.var.ncdf(nc=ncdf, varid="bio9")

dim(bio1)

1 2160 900

class(bio1)

1“矩阵”

oceanvars <- cbind(bio1,bio4, bio8, bio9)

colnames(oceanvars) <- c("bio1", "bio4", "bio8", "bio9")

colnames<-中的错误(*tmp*，value = c("bio1"，"bio4"，"bio8"，"bio9“)：'dimnames‘2的长度不等于数组范围

pairs(oceanvars)

plot.new()中的错误:图形边距太大

pca1 <- princomp(oceanvars, scores=TRUE, cor=TRUE)

Princomp.default中的错误(海洋，分数=真，cor =真)：“princomp”只能用于多个单位而不是变量

任何建议都将不胜感激！

netcdf

pca

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2014-10-16 16:43:30

为什么您假设cbind对每个900列的4个矩阵产生一个包含4列的矩阵对象，允许将c("bio1“、"bio4”、"bio8“、"bio9")赋值为列名。

据我所知，对于Annual Mean Temp，Temp Seasonality，Mean Temp of Wettest Quarter和Mean Temp of Driest Quarter这四个变量，总共有1944000个空间物体，你想要用主成分分析。

不幸的是，您没有提供一个可重复的示例，而是通过以下方式创建oceanvars

oceanvars <- cbind( c(bio1), c(bio4), c(bio8), c(bio9) )

应该已经成功了。原因是，c()将一个矩阵融化成一个简单的向量。

一个更一般、更清晰的过程将涉及到melt您的矩阵到3列data.frames，或者在这个大小下更好的data.tables，然后通过lon和lat的组合将它们组合起来，然后将值列作为矩阵提供给princomp。

票数 1

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/26407447

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