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R语言之主成分分析-PCA 贡献率

发布时间:2019-06-16 17:36 来源:未知 编辑:admin

  综述:主成分分析 因子分析典型相关分析,三种方法的共同点主要是用来对数据降维处理的 从数据中提取某些公共部分,然后对这些公共部分进行分析和处理。

  主成分分析是一种通过降维技术把多个变量化成少数几个主成分的方法,这些主成分能够反映原始变量的大部分信息,他们通常表示为原始变量的线、函数总结

  #princomp()主成分分析 可以从相关阵或者从协方差阵做主成分分析#summary()提取主成分信息#loadings()显示主成分分析或因子分析中载荷的内容#predict()预测主成分的值#screeplot()画出主成分的碎石图#biplot()画出数据关于主成分的散点图和原坐标在主成分下的方向3、案例

  cor=TRUE表示用样本的相关矩阵R做主成分分析当cor=FALSE表示用样本的协方差阵S

  由碎石图可以看出 第二个主成分之后 图线变化趋于平稳因此可以选择前两个主成分做分析

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