res.pca <- PCA(decathlon2.active, graph = FALSE) 函数PCA() 的输出是一个列表,包括以下组件: print(res.pca) 可视化和解释 我们将使用factoextraR 包来帮助解释 PCA。无论您决定使用什么函数 [stats::prcomp(), FactoMiner::PCA(), ade4::dudi.pca(), ExPosition
代码运行次数:0 运行 AI代码解释 scores<-X%*%loadings[,1:2] 选择7个主成分后方差变化减小,因此选择7个因子进行分析 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ctanal(x,factors=7,scores="Bartlett"m1$loadings 主成分载荷 主成分得分 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 an=m1...
R语言主成分分析(PCA)---数据降维 1.目的 将大量 相关变量(原始变量)转化为很少的不相关变量(主成分PC),同时尽可能保留原始数据的信息(对原始变量集的方差解释性最大)。第一主成分的方差解释性大于第二主成分,且二者… 杨思宇 R数据分析:主成分分析及可视化 Principal Component Analysis (PCA) is a useful te...
PCA是独立完成的,这一点至关重要。因此,需要遵循以下方法: 在测试数据集上执行PCA并在转换后的数据上训练模型。 将训练数据中的学习PCA变换应用于测试数据集,并评估模型在变换数据上的性能。 为此,我们将使用ķ最近邻模型。此外,因为所有的变量是在特征空间[0,4]。我们必须优化k,因此我们还预留了用于确定此参数...
r语言pca代码r语言pca代码 R语言都可以用来实现PCA(主成分分析)。下面是R语言用于实现PCA的代码示例: ``` #创建一个数据框 data.frame<-data.frame(X1=rnorm(50),X2=rnorm(50),X3=rnorm(50)) #使用PCA函数处理数据 output<-prcomp(data.frame,scale=T) #提取和打印基本信息 output #输出主成分贡献率 ...
R语言鸢尾花iris数据集的层次聚类分析 左右滑动查看更多 01 02 03 04 PCA双曲线图 萼片长度~萼片宽度图的分离度很合理,为了选择在X、Y上使用哪些变量,我们可以使用双曲线图。 这个双曲线图显示,花瓣长度和萼片宽度可以解释数据中的大部分差异,更合适的图是: ...
r语言pca代码 文心快码BaiduComate 在R语言中进行PCA(主成分分析)通常涉及几个关键步骤:加载数据集、数据预处理、执行PCA分析、查看结果以及可视化结果。以下是根据你的提示,分点详细解答如何在R语言中进行PCA分析,并附上相应的代码片段。 1. 加载需要的数据集 首先,我们需要加载数据集。这可以通过读取CSV文件或其他...
SMA分析代码R语言 r语言pca分析代码,数据的导入>data=read.csv('F:/R语言工作空间/pca/data.csv')#数据的导入>>ls(data)#ls()函数列出所有变量[1]"X""不良贷款率""存贷款比率""存款增长率""贷款增长率""流动比率""收入利润率"[8]"资本充足率""资本利润率""资产利
【视频讲解】PCA主成分分析原理及R语言经济研究可视化2实例合集 PCA:概念解析 主成分分析法(PCA)是一种精妙的数据处理技术,旨在从原始的高维特征空间中提取出少数几个相互正交的主成分,这些主成分不仅保留了数据的主要变异信息,还极大地简化了后续分析过程。简单来说,PCA就像是在一个由多个坐标轴构成的复杂空间中寻找...
prcomp是R语言自带的功能，无需额外安装包，非常方便。方法2：使用princomp函数 与prcomp类似，princomp也无需安装额外包。代码如下：通过以上图表，我们可以直观地看出，UrbanPop与其他三个变量距离较远，整体数据分成2个公因子非常合理。具体来说，与Rape关系密切的州包括Michigan、Texas等，与Murder关系密切...