Investigate.docx是word版PCA分析结果报告与结果解读,写的很详细。如果因为某种原因输出报告文件报错(常见htmltools包版本或LaTeX报错),就会输出Workspace.RData和Investigate.Rmd,包含分析代码和绘图结果,两者放在在同一目录,运行Investigate.Rmd,可以复现PCA分析结果。图不是太好看,可以输出数据自己画。 # 2.4 PCA分析结果...
(1)主成分分析是按照方差最大化的方法生成的新变量,强调新变量贡献了多大比例的方差,不关心新变量是否有明确的实际意义。 (2)因子分析着重要求新变量具有实际的意义,能解释原始变量间的内在结构。 SPSS没有提供单独的主成分分析方法,而是混在因子分析当中,下面通过一个例子来讨论主成分分析。 1. 数据标准化 打开数...
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变量来概括描述课题信息的同时尽可能保持原有的信息,这些新变量称之为主成分。 PCA分析并不是选出一些变量,然后丢掉另外的变量,实...
这就是主成分分析,而在实际运用中,变量更多,所以更复杂一些,但整体的原理是类似的。 图1 降维的基本思路 SIMCA 中 PCA 结果参数解读 我们这里用 R 包 factoextra 中自带的数据 decathlon2,然后我们取前23行和前10列在 SIMCA 软件中进行分析说明。 把数据导入后直接用默认参数来分析,默认参数给出项目概览结果如...
【论文解读-001】电子鼻结果分析|PCA/LDA/Loading|iPad笔记敲不开的门儿 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多618 -- 17:07 App 历史学考研/精读论文《美洲奴隶制烟草种植业与英帝国的兴起》/材料分析题可以怎么出 2213 3 7:08 App 考研| 二十二岁的考研纪录片,留给八十岁的我反复观看! 512 -...
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$Species 1. 2. 3. 4. 5. 6. 总共数据是150,准备150个颜色和150个形状 ...
进行主成分分析时,结果中显示的R2X,R2Y在多少范围是分析结果是可信的呢?发自小木虫Android客户端 ...
首先是主成分分析 df.pca<-prcomp(iris[,1:4]) summary(df.pca) pca.result<-df.pca$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 ...
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,...