在下面的 R 代码中:参数habillageorcol.ind可用于指定按组为个人着色的因子变量。 要在每个组周围添加一个集中椭圆,请指定参数addEllipses = TRUE。该参数palette可用于更改组颜色。 fviz_pca_ind(iris.pca, geom.ind = "point", # show points only (nbut not "text") col.ind = iris$Species, # color ...
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...
R语言代码实现PCA函数 # @param X: matrix 要求内容为可计算的数字 # @param k: 降维后矩阵的尺寸(小于X的列数) pca <- function(X,k){ #行0均值化 for(i in 1:nrow(X)) X[i,] <- X[i,]-mean(X[i,]) # 按特征值大小对行排序后的协方差矩阵的特征向量矩阵(data.frame),返回前n列与X的...
>plot(C[,1:2]) 结果如下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >afc=CA(N) 最受欢迎的见解 1.matlab偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR) 2.R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析 3.主成分分析(PCA)基本原理及分析实例 4.基于R语言实现LASSO回归分析 5.使用...
在Python& R中应用 主成分分析方法 (带有代码注解) ▼ 要选多少主成分?我可以深入研究理论,但更好是用编程实战来回答这一问题。 作为演示示例,我将使用来自BIg Mart Prediction Challenge上的数据。 请记住,主成分分析仅能应用于数值型数据,因此,如果数据集中存在分类变量,必须将其转换成数值型的。而且在应用这个...
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...
在实际应用中,我们通常希望了解每个主成分代表的是什么。为此,我们需要查看主成分的载荷系数(loadings),它们表示原始变量与主成分的相关程度。在R中,可以使用以下代码获取载荷系数: loadings<-get_pca_var(pca_result)print(loadings) 通过分析载荷系数的正负号及其绝对值大小,我们可以推断出每个主成分可能代表的原始变量...
2.2 R 代码 本部分主要介绍 R 语言FactoMineR进行 PCA 的常用代码,具体实例见下一章。 PCA(X, scale.unit =TRUE, ncp =5, graph =TRUE) X:数据框。行是个体,列是数字变量 scale.unit:一个逻辑值。如果为 TRUE,则在分析之前将数据缩放为单位方差。这种相同规模的标准化避免了一些变量因其较大的测量单位而...
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...