对一批数据进行了测试,发现三种方法解释度基本一样,princomp和prcomp的标准偏差也很相似。Princomp cor=TRUE 或FALSE对标准偏差和解释量会产生一定的影响。 #princomp, cor=FLASE >x.princomp=princomp(x,cor = FALSE, scores = TRUE) >summary.princomp=summary(x.princomp)Importance of components: Comp.1 Comp....
prcomp函数和princomp函数是R语言内置的用于做PCA的两个函数,区别在于做PCA采用的方法的差异性 1)prcomp函数采用SVD技术(奇异值分解) 2)princomp函数采用谱分解技术 这两种技术在线性代数里面都有详细介绍。 SVD技术可以获得更精准的数值解,因此,建议采用prcomp函数做PCA分析。 举例说明 第一步:数据准备 library("facto...
prcomp() 和 princomp() [内置的R stats软件包], PCA() [FactoMineR软件包], dudi.pca() [ade4软件包], epPCA() [ExPosition软件包] 无论你决定使用哪个函数,你都可以使用factoextra R软件包提供的R函数轻松地提取和可视化PCA的结果。 在这里,我们将使用两个软件包FactoMineR(用于分析)和factoextra(用于基于g...
prcomp和 princomp是常见的两个主成分分析函数,且都是R软件自带,不需要额外的包。下面是prcomp做主成分分析的方法。 一、输入数据 1 模拟数据 set.seed(1995)# 随机种子data=matrix(abs(round(rnorm(100,mean=1000,sd=500))),10,10)# 随机正整数,20行,20列colnames(data)=paste("变量",1:10,sep=".")...
R中最常见的两个PCA函数:prcomp()和princomp()。了解了主成分分析的具体步骤后,接下来使用这两个“一步到位”的函数进行验证以上分析过程是否正确。 1.prcomp()函数 # scale. = TRUE表示分析前对数据进行归一化; com1 <- prcomp(data[,1:4], center = TRUE,scale. = TRUE) ...
探讨R语言中执行主成分分析（PCA）的方法。无需额外安装包，R自带的prcomp和princomp函数便能轻松实现PCA。以R语言自带的数据集USArrests为例，此数据集包含美国各州犯罪率的统计数据，适合用于PCA的实践。方法一：prcomp stats prcomp函数是R的内置功能，用于PCA分析，操作简便。通过该方法，能直观地识别出...
以下是在R语言中进行PCA分析的基本步骤,包括使用prcomp或princomp函数进行PCA分析,以及对结果进行解释和可视化。 1. 理解PCA的基本原理 PCA是一种用于降维的技术,它通过线性变换将原始数据转换为一组新的变量(即主成分),这些新变量是原始变量的线性组合,并且彼此之间不相关。PCA的目的是保留数据中的最大变异量,同时...
绝大多数情况下,我们希望获得两个主成分因子:分别是从数据差异性最大和次大的方向提取出来的,称为PC1(Principal Component 1) 和 PC2(Principal Component 2)。 PCA原理简述 PCA具体是如何实现的?PC1和PC2又是如何计算的呢? 举个简单的例子,Scores.xlsx 包含了约70名学生的全科考试成绩。其中每名学生是一个独...
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...
R中内置两种PCA的实现,prcomp和princomp。前者采用SVD实现,后者采用上面的实对称矩阵对角化方式实现,两种的接口类似,只是前者的参数稍微多一些,下面的列子采用prcomp。 示例1:如何使用PCA 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19