这3个新变量的表达不能从输出窗口直接得到,因为“成分矩阵”是指初始因子的载荷矩阵,而每一个载荷量表示主成分与对应变量的相关系数。根据数理统计的相关知识,主成分分析的变换矩阵(主成分载荷矩阵Ui)与因子载荷矩阵Ai和特征值λi之间存在一定的数学关系:Ui=Ai\div\sqrt{\lambda i} 新建“因子载荷矩阵.sav”(数据...
主成分分析是对于原先提出的所有变量,删去多余、重复的变量(关系紧密的变量),建立尽可能少的新变量,使得这些新变量是两两不相关。PCA分析的过程就是信息浓缩的过程。在用统计分析方法研究多变量的课题时,变量个数太多就会增加课题的复杂性,PCA分析可以用比较少的...
Type:对应模型中的具体类型,如 PCA, PLS-DA, OPLS-DA 等等,本例中选用的是 PCA 分析。 A:该模型中 Q2(cum) 值最高时主成分对应的数量,此时只显示出第 1 个;需要着重一提的是,A 这里的数值并不是表示该模型中所有主成分的数量,实际是有多少个变量,就可以有多少个主成分,但是软件根据 Q2(cum) 指标判...
首先是主成分分析 df.pca<-prcomp(iris[,1:4]) summary(df.pca) pca.result<-df.pca$x pca.result<-data.frame(pca.result) head(pca.result) pca.result$Species<-iris$Species 1. 2. 3. 4. 5. 6. 总共数据是150,准备150个颜色和150个形状 colors <- c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9...
主成分分析完如果选用前两个个主成分画散点图,自己的各个类群分组不是很明显,这个时候可以选用3个主成分,画一个三维的散点图来看看。但是之前自己也没有画过,正好今天有人问到了这个,就查了查ggplot2的扩展包有没有做这个事情的,找了一个ggrgl,接下来试一下能不能行 ...
pca分析的结果其实是给出一堆点位信息,有的信息,比如代表样本信息的,通常不需要做箭头而且直接在点的位置处给它贴上一个所代表的字符信息,而有的变量,比如环境变量,通常给它的点位一个从原点的箭头。本质上这个图就是一堆点。能做这图的很多,现在基本是用R语言,比如ggplot2包,甚至你把这堆点的信息导出来,...