请问R语言在做lda（线性判别分析）时为什么会出现variable 3 appears to be constant

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数据集：
程序：library(kknn)
fabu1<-read.table('/Users/smzdm/Documents/fabu.txt',header = T,fill=T)
summary(fabu1)
attach(fabu1)

#**********数据预处理**********#
#加载用于获得分层抽样函数strata()的软件包sampling
library(sampling)
#按照训练集占总数据量70%的比例，计算每一等级中应抽取的样本量
n=round(0.7*nrow(fabu1)/2)
#显示训练集中class变量每一等级中需抽取样本量
n
#以class变量的两个等级划分层次，进行分层抽样
sub_train=strata(fabu1,stratanames = 'classname',size = rep(n,2),method = 'srswor')
#显示训练集抽取情况，包括class变量取值，该样本在数据集中的序号，被抽取到的概率，以及所在的层次
head(sub_train)
#获取如上ID_unit所对应的样本构成训练集
data_train=getdata(fabu1,sub_train$ID_unit)
#获取除ID_unit所对应样本之外的数据构成测试集
data_test=getdata(fabu1,-sub_train$ID_unit)
#显示训练集、测试集维度，检查抽样结果
dim(data_train);dim(data_test)
#显示测试集的前若干条数据
head(data_test)

#**********线性判别法**********#
library(MASS)
#**********以数据框格式执行线性判别**********#
#fit_lda1=lda(data_train[,-7],data_train[,7])
fit_lda1=lda(classname~.,data_train)
到这一步就出现问题了：
请问原因是什么啊？怎么解决呢？

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关键词：Variable constant appears appear 判别分析 R语言 LDA 数据分析 数据挖掘 判别分析

这是数据集：
X1        X2        X3        X4        X5        X6        classname
0        天猫        0        1        0.46        50        1
1        天猫        -0.1        1        0.48        48        1
0        易讯        -29        1        1        2        1
0        天猫        0        1        0.46        50        1
0        易讯        0        0.26        0.74        1495        1
2        京东        -3.75        0.87        0.67        9        1
1        健一网        -0.1        1        0.47        158        1
0        健一网        0        1        0.47        158        1
3        苏宁易购        18.1        0.42        0.3        106        1
0        中国移动宁夏商城        0        1        0.67        3        1
5        亚马逊中国        50        1        1        1        1
2        京东        0        1        0.55        531        1
2        京东        6        1        1        1        1
0        亚马逊中国        0        1        1        1        1
0        苏宁易购        0        0.32        0.51        1318        1
0        亚马逊中国        0        1        1        3        1
4        苏宁易购        10        0.32        0.51        1318        1
2        亚马逊中国        -0.2        1        0.67        6        1
0        国美在线        0        1        0.52        64        1
0        京东        0        1        0.41        87        1

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