行名的名称和个数要和之前的PCA数据保持一致,列名为分组名称,可以包含不止一个分组。 3. R语言怎么画三维PCA # 加载R包,没有安装请先安装 install.packages("包名") library(scatterplot3d) # 读取PCA数据文件 df = read.delim("https://www.bioladder.cn/shiny/zyp/bioladder2/demoData/PCA/data.txt",...
R语言内的PCA计算过程就结束了,代码还是很简单。 三、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 PCA 结果使用factoextraR 包中提供的 R 函数。 这些功能包括: get...
四、R语言计算示例 4.1 常用函数 R中作为主成分分析最主要的函数是princomp()函数。 scale()函数 原始数据标准化 cor()函数(cov()函数) 数据的相关矩阵(协方差矩阵) princomp() 主成分分析 可以从相关阵或者从协方差阵做主成分分析 summary() 提取主成分信息 loadings() 显示主成分分析或因子分析中载荷的内容 ...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 principal(r,nfactors=,rotate=,scores=) 其中:参数r是相关系数矩阵或原始数据矩阵;参数nfactors设定主成分数(默认为1);参数rotate指定旋转的方法(默认最大方差旋转);scores设定是否需要计算主成分得分(默认不需要)。示例数据的分析结果(1个主成分)如图2。 图2...
### R语言PCA教程步骤 1. **加载数据**:首先,你需要加载你要分析的数据。在R中,这通常意味着使用`read.csv`或其他相关函数来导入数据。 2. **数据预处理**:在进行PCA之前,通常需要对数据进行一些预处理,如缺失值处理、标准化或中心化。这些步骤对于确保PCA的准确性非常重要。
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 chisq.test(M) 马赛克图 Mosaic plot常常用来展示Categorical data(分类数据)(关于不同的数据类别,mosaic plot 强大的地方在于它能够很好的展示出2个或者多个分类型变量(categorical variable)的关系. 它也可以定义为用图像的方式展示分类型数据。
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...
主成分分析(PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量称为主成分。例如,使用PCA可将30个相关(很可能冗余)的环境变量转化为5个无关的成分变量,并且尽可能地保留原始数据集的信息。 主成分分析模型,变量(X1到X5)映射为主成分(PC1,PC2) ...
使用R语言进行主成分分析(PCA) 简介:【4月更文挑战第26天】本文介绍了如何使用R语言进行主成分分析(PCA),包括安装必要包`stats`、`FactoMineR`和`factoextra`,数据预处理如标准化,使用`PCA()`函数执行PCA,以及通过`summary()`、`fviz_pca_ind()`和`fviz_pca_var()`进行结果解读和可视化。此外,还讨论了如何...