Desculpas pela falta de clareza Walmes, é que não citei que a função faz é
D_{ij}^2 = (x_i - x_j)' (Σ^-1) (x_i - x_j) e a matriz Σ, neste caso não tem
inversa comum. Já tentei várias funções e de fato todas funções para tal método
usam a função solve(Σ) como padrão. Desisti de usar a matriz de Mahalanobis,
pensei em distancia Euclidiana, mas seria importante eu conseguir usar um
método que envolvesse a matriz de covariâncias para obter D2. Minha pergunta é
se teria uma forma de usar, neste caso, um outro tipo de inversa (outro
algorítimo) e sem comprometer a matriz D2 ou se vou mesmo ter ficar com
distancia Euclidiana e variantes.
setwd("/home/andre")
dados <- read.csv("dados.txt", sep="")
str(dados)
'data.frame': 6 obs. of 10 variables: $ ch : int 146 26 44 56 73 101 $
lam : int 126 14 20 104 54 156 $ esfr : int 208 1 1 36 73 22 $ cut :
int 43 10 9 20 22 40 $ fleh : int 16 1 1 2 9 5 $ tmont : int 45 5 12 15
11 27 $ mont : int 18 8 16 25 21 32 $ montco : int 6 0 3 2 2 3 $ vocal :
int 106 14 21 105 97 151 $ respaud: int 123 44 64 113 56 79
dados ch lam esfr cut fleh tmont mont montco vocal respaudA 146 126 208 43
16 45 18 6 106 123B 26 14 1 10 1 5 8 0
14 44C 44 20 1 9 1 12 16 3 21 64D 56 104 36
20 2 15 25 2 105 113E 73 54 73 22 9 11 21
2 97 56F 101 156 22 40 5 27 32 3 151 79
require(StatMatch)D2=mahalanobis.dist(dados)mahalanobis.dist(dados)Error in
solve.default(cov, ...) : sistema é computacionalmente singular: condição
recíproca número = 1.53112e-19
require(biotools)Cov=cov(dados)
D2=D2.dist(dados, Cov) D2=D2.dist(dados, Cov) Error in solve.default(cov, (x[i,
] - x[j, ])) : sistema é computacionalmente singular: condição recíproca número
= 1.53112e-19
André Oliveira Souza.
Graduação em Matemática, mestrado em estatística aplicada.Instituto Federal de
Educação, Ciência e Tecnologia do Espirito Santo. IFES
Em Quinta-feira, 25 de Junho de 2015 19:41, walmes .
<[email protected]> escreveu:
Seu exemplo é 100% não reproduzível.
À disposição.
Walmes.
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mínimo reproduzível.
