首先调用R语言自带的数据集,USArrests。这是个关于美国各州犯罪率的一个统计数据,已经很久远了,没啥实际研究价值,拿来做分析练手正好合适。 方法1.prcomp stats prcomp这功能是R安装的时候就自带的,不用再特意安装其他包了,非常方便实用。 方法2.princomp 与prcomp功能一样,princomp也不用额外安装包了。实现的代码如...
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::epPCA()],您都可以轻松提取和可视化...
> 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" "资产利润率" > dim(data) # 维度 [1] 15 10 一.数据...
255 0 19:10 App SPSS主成分分析#SPSS 776 0 13:53 App GEO课程-6.GEO多数据合并 426 1 41:07 App R语言-物种优势度、生态位宽度及重叠计算与可视化 1059 0 27:44 App R语言-PCA分析及随机森林分析 700 0 19:20 App GEO课程-2.GEO数据处理(基础) 467 0 34:38 App R语言-RDA分析、置换检验、VP...
为了深入探究员工满意度的内在结构和影响因素,本研究帮助客户采用了R语言中的主成分分析(PCA)和主轴因子分析(PA)对员工满意度调查数据进行了全面的统计分析。 本文所使用的数据集是一个包含多个变量的员工满意度调查数据,涵盖了员工对工作环境、薪酬福利、晋升机会、团队合作等方面的评价。我们将利用R语言中的PCA和PA...
R语言主成分PCA、因子分析、聚类对地区经济研究分析重庆市经济指标 左右滑动查看更多 01 02 03 04 总的来说,主成分似乎反映了以下特征: PC1表示味道的强度: 如烟熏味,药用味(如Laphroaig或Lagavulin)与温和味道(如Auchentoshan或Aberlour) PC2表示味道的复杂性: 即味道特征(例如Glenfiddich或Auchentoshan)与更具特色的...
了解PCA的原理,但总是无法用R语言实现,这次算是有个教程。 主成分分析(principal component analysis,PCA)是一种降维技术,把多个变量化为能够反映原始变量大部分信息的少数几个主成分。 设X有p个变量,为n*p阶矩阵,即n个样本的p维向量。首先对X的p个变量寻找正规化线性组合,使它的方差达到最大,这个新的变量称...
实际上,主成分是通过确保特征之间没有信息重叠来尽可能有效地表示数据及其差异的特征组合。原始特征通常显示出显着的冗余,这也是主成分分析在降维方面如此有效的主要原因。 R语言主成分分析(PCA)葡萄酒可视化:主成分得分散点图和载荷图 我们将使用葡萄酒数据集进行主成分分析。
setwd("/Users/apple/Desktop/R/") data<-read.table("pcadata",header=T,row.names=1) PCAda...
主成分分析(PCA)是指计算主成分的过程,以及随后在理解数据中使用这些成分的过程。PCA还可以用作数据可视化的工具。 什么是主要成分 假设我们希望通过 对一组p个特征的测量值来可视化n个观测值,以 用于探索性数据分析的一部分。具体来说,我们希望找到一种数据的低维表示形式,该表示形式可以捕获尽可能多的信息。PCA提...