查看“Principal components analysis”分析输出框“Loadings plot”选项卡,沿X轴以初始顺序呈现每个原始变量与不同主成分的相关性。主成分荷载(Component loadings)对解释主成分的“含义”非常重要。选择“Cofficients”给出PC分数,选择“Correlation”给出变量与PC分数的相关性。“Loadings”选项卡则提供具体数值。 (6)...
累积解释方差图(Cumulative explained variance plot) 二维/三维成分散点图(2D/3D component scatter plot) 特征双标图(Attribute biplot) 载荷分数图(Loading score plot) 数据集信息 下面PCA可视化特征权重分析使用的是葡萄酒质量数据集。这个数据集可以在 Kaggle 上免费下载:kaggle.com/datasets/yas select * from ...
接下来，你可以使用pairsplot函数来进一步探索主成分分析的结果。这个函数可以展示各个变量之间的相关关系，从而帮助更全面地理解数据集。在R语言中，其用法如下：```R pairsplot(p)```这里，可通过pairsplot和plotloadings函数探索变量之间的关系并展示载荷情况。此外，该包还提供了plotloadings函数，用于展示主成分分析...
plot(scores[,1:2],# x和y数据 pch=21,# 点形状 cex=1.5,# 点的大小legend("topright",# legend的位置 legend=levels(vint),# 图例显示plot(loadings[,1:2],# x和y数据 pch=21,# 点的形状text(loadings[,1:2],# 设置标签的位置 此外,我们还可以在分数图中的组别上添加95%的置信度椭圆。
plot(scores[,1:2], # x和y数据 pch=21, # 点形状 cex=1.5, # 点的大小 legend("topright", # legend的位置 legend=levels(vint), # 图例显示 plot(loadings[,1:2], # x和y数据 pch=21, # 点的形状 text(loadings[,1:2], # 设置标签的位置 ...
plot(scores[,1:2], # x和y数据 pch=21, # 点形状 cex=1.5, # 点的大小 legend("topright", # legend的位置 legend=levels(vint), # 图例显示 plot(loadings[,1:2], # x和y数据 pch=21, # 点的形状 text(loadings[,1:2], # 设置标签的位置 ...
title(xlab=explain[["PC1"]],# PC1上解释的方差百分比ylab=explain[["PC2"]],# PC2解释的方差百分比main="Scores",# 标题cex.lab=1.5,# 标签文字的大小cex.main=1.5# 标题文字的大小plot(loadings[,1:2],# x和y数据pch=21,# 点的形状cex=1.5,# 点的大小# type="n", # 不绘制点数axes=FALSE,...
其次是,score plot,这里score指的是主成分值(即输入X经过loading矩阵变换后的值,也称为潜变量)。这里仅考虑前两个主成分,绘制即可。上图红色的散点即是score plot。 Please note that both the scores and the loadings are scaled to a maximum value of 1.0. ...
legend=levels(vint),# 图例显示plot(loadings\[,1:2\],# x和y数据 pch=21,# 点的形状text(loadings\[,1:2\],# 设置标签的位置 此外,我们还可以在分数图中的组别上添加95%的置信度椭圆。 置信度椭圆图函数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
#碎石图绘制; par(mar=c(6,6,2,2)) plot(rs1$values,type="b", cex=2, cex.lab=2, cex.axis=2, lty=2, lwd=2, xlab = "主成分编号", ylab="特征值(主成分方差)") 4.计算主成分得分 #提取结果中的特征向量(也称为Loadings,载荷矩阵); (U<-as.matrix(rs1$vectors)) #进行矩阵乘法,获...