r - Residual errors from the klaR. Stepwise LDA -

i trying use klar package stepwise analysis on spectral data. have 400 (spectra readings) variables , 40 factors (plants). running following code subsequent error:

gw<- greedy.wilks(plant ~ ., data = logged, niveau = 0.1) error in summary.manova(e2, test = "wilks") : residuals have rank 53 < 54 

i thought getting error because varaible data highly correlated, hence tried log-transforming. ran same code time including qr = false. got same error. hve searched solutions , reasons error , point towards high correlations or differences in variable , factor numbers. keep variables, beacause using procedure feature selection, therefore deleting highly correlated data isn't option, unless have to.

is there valid way around problem?

data looks this:

`

 dput(str(logged))    'data.frame':   1020 obs. of  402 variables:     $ plant: factor w/ 5 levels "adpa","alal",..: 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...     $ r400 : num  0.147 0.144 0.145 0.141 0.129 ...     $ r405 : num  0.147 0.144 0.145 0.143 0.132 ...     $ r410 : num  0.142 0.138 0.141 0.139 0.129 ...     $ r415 : num  0.143 0.141 0.144 0.141 0.133 ...     $ r420 : num  0.142 0.141 0.143 0.142 0.133 ...     $ r425 : num  0.144 0.145 0.147 0.145 0.137 ...     $ r430 : num  0.147 0.147 0.149 0.147 0.14 ...     $ r435 : num  0.148 0.147 0.15 0.148 0.142 ...  $ r440 : num  0.15 0.149 0.152 0.15 0.143 ...  $ r445 : num  0.152 0.152 0.155 0.153 0.147 ...  $ r450 : num  0.155 0.154 0.156 0.154 0.149 ...  $ r455 : num  0.155 0.155 0.156 0.155 0.15 ...  $ r460 : num  0.156 0.155 0.157 0.155 0.151 ...  $ r465 : num  0.155 0.155 0.156 0.154 0.151 ...  $ r470 : num  0.156 0.155 0.157 0.155 0.152 ...  $ r475 : num  0.155 0.155 0.156 0.155 0.152 ...  $ r480 : num  0.155 0.155 0.157 0.155 0.152 ...  $ r485 : num  0.157 0.156 0.157 0.156 0.153 ...  $ r490 : num  0.159 0.158 0.159 0.158 0.156 ...  $ r495 : num  0.162 0.162 0.162 0.161 0.16 ...  $ r500 : num  0.17 0.169 0.169 0.168 0.168 ...  $ r505 : num  0.182 0.18 0.179 0.179 0.182 ...  $ r510 : num  0.203 0.201 0.197 0.199 0.206 ...  $ r515 : num  0.237 0.233 0.225 0.23 0.245 ...  $ r520 : num  0.281 0.274 0.261 0.27 0.296 ...  $ r525 : num  0.325 0.314 0.297 0.311 0.35 ...  $ r530 : num  0.36 0.345 0.324 0.343 0.394 ...  $ r535 : num  0.383 0.365 0.34 0.363 0.425 ...  $ r540 : num  0.396 0.376 0.349 0.375 0.445 ...  $ r545 : num  0.407 0.384 0.356 0.384 0.461 ...  $ r550 : num  0.412 0.389 0.359 0.389 0.47 ...  $ r555 : num  0.404 0.381 0.351 0.381 0.464 ...  $ r560 : num  0.383 0.361 0.333 0.362 0.443 ...  $ r565 : num  0.355 0.334 0.308 0.336 0.414 ...  $ r570 : num  0.323 0.304 0.281 0.306 0.378 ...  $ r575 : num  0.295 0.279 0.259 0.282 0.347 ...  $ r580 : num  0.275 0.261 0.244 0.265 0.324 ...  $ r585 : num  0.262 0.248 0.233 0.252 0.308 ...  $ r590 : num  0.253 0.24 0.226 0.244 0.299 ...  $ r595 : num  0.248 0.235 0.222 0.24 0.293 ...  $ r600 : num  0.242 0.23 0.217 0.234 0.285 ...  $ r605 : num  0.232 0.221 0.21 0.225 0.272 ...  $ r610 : num  0.219 0.209 0.2 0.214 0.255 ...  $ r615 : num  0.207 0.199 0.191 0.204 0.239 ...  $ r620 : num  0.199 0.192 0.186 0.197 0.229 ...  $ r625 : num  0.196 0.189 0.183 0.194 0.225 ...  $ r630 : num  0.194 0.187 0.182 0.192 0.223 ...  $ r635 : num  0.191 0.184 0.179 0.189 0.218 ...  $ r640 : num  0.184 0.177 0.173 0.181 0.208 ...  $ r645 : num  0.175 0.169 0.167 0.173 0.195 ...  $ r650 : num  0.167 0.163 0.162 0.166 0.183 ...  $ r655 : num  0.161 0.158 0.158 0.161 0.173 ...  $ r660 : num  0.153 0.152 0.154 0.155 0.161 ...  $ r665 : num  0.148 0.148 0.152 0.151 0.153 ...  $ r670 : num  0.147 0.148 0.152 0.15 0.151 ...  $ r675 : num  0.149 0.15 0.156 0.152 0.152 ...  $ r680 : num  0.154 0.156 0.162 0.157 0.158 ...  $ r685 : num  0.165 0.166 0.172 0.168 0.174 ...  $ r690 : num  0.196 0.193 0.195 0.199 0.221 ...  $ r695 : num  0.277 0.267 0.258 0.277 0.329 ...  $ r700 : num  0.42 0.401 0.378 0.415 0.501 ...  $ r705 : num  0.6 0.576 0.539 0.59 0.702 ...  $ r710 : num  0.791 0.764 0.719 0.778 0.901 ...  $ r715 : num  0.984 0.956 0.909 0.968 1.088 ...  $ r720 : num  1.17 1.14 1.1 1.15 1.26 ...  $ r725 : num  1.35 1.32 1.28 1.33 1.4 ...  $ r730 : num  1.49 1.47 1.44 1.47 1.52 ...  $ r735 : num  1.61 1.59 1.58 1.59 1.61 ...  $ r740 : num  1.7 1.68 1.68 1.68 1.68 ...  $ r745 : num  1.77 1.74 1.75 1.75 1.72 ...  $ r750 : num  1.81 1.79 1.8 1.79 1.75 ...  $ r755 : num  1.84 1.82 1.83 1.82 1.77 ...  $ r760 : num  1.85 1.83 1.85 1.84 1.78 ...  $ r765 : num  1.86 1.84 1.86 1.85 1.79 ...  $ r770 : num  1.87 1.85 1.86 1.85 1.79 ...  $ r775 : num  1.87 1.85 1.87 1.85 1.8 ...  $ r780 : num  1.87 1.85 1.87 1.86 1.8 ...  $ r785 : num  1.87 1.86 1.87 1.86 1.8 ...  $ r790 : num  1.88 1.86 1.87 1.86 1.8 ...  $ r795 : num  1.88 1.86 1.87 1.86 1.8 ...  $ r800 : num  1.88 1.86 1.87 1.86 1.8 ...  $ r805 : num  1.88 1.86 1.87 1.86 1.8 ...  $ r810 : num  1.88 1.86 1.87 1.86 1.8 ...  $ r815 : num  1.88 1.86 1.87 1.86 1.8 ...  $ r820 : num  1.88 1.86 1.87 1.86 1.81 ...  $ r825 : num  1.88 1.86 1.88 1.86 1.81 ...  $ r830 : num  1.88 1.86 1.88 1.86 1.81 ...  $ r835 : num  1.88 1.86 1.88 1.86 1.81 ...  $ r840 : num  1.88 1.86 1.88 1.87 1.81 ...  $ r845 : num  1.88 1.86 1.88 1.87 1.81 ...  $ r850 : num  1.88 1.87 1.88 1.87 1.81 ...  $ r855 : num  1.88 1.87 1.88 1.87 1.81 ...  $ r860 : num  1.89 1.87 1.88 1.87 1.81 ...  $ r865 : num  1.89 1.87 1.88 1.87 1.81 ...  $ r870 : num  1.89 1.87 1.88 1.87 1.81 ...  $ r875 : num  1.89 1.87 1.88 1.87 1.81 ...  $ r880 : num  1.89 1.87 1.89 1.87 1.82 ...  $ r885 : num  1.89 1.87 1.89 1.87 1.82 ...   [list output truncated]`