PLSなどの統計解析手法は、多重共線性を考慮しなくてよいので、説明変数の取捨選択をしなくてよいのが強みです。（取捨選択した方が結果が改善される場合もありますが）

しかしＲでPLSを行う時には、分散０のデータ（例えば全てのサンプルにおいてデータの値が１の説明変数）はあらかじめ取り除く必要があります。

そこで簡単にそのようなデータを取り除けないかな？と考えたら、意外と１行で取り除くことができました。

piyo <- hoge[,apply(hoge,2,var) != 0]
piyo_pls <- plsr(y ~ ., 10, data = piyo, validation = "CV")

データhogeに縦方向にサンプル、横方向に説明変数として、データが入ってる場合、apply(hoge,2,var)で説明変数ごとの分散を求めています。

そしてapply(hoge,2,var)!=0で分散が０でないものを選択します。その後、そのデータに対してPLSやPCAを行えばＯＫです。

データhogeに横方向にサンプル、縦方向に説明変数と逆に入ってる場合は、apply(hoge,1,var)とすれば同じことができます。

公開日：４月２２日