代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 acp=PCA(X) 添加死亡生存变量,就把它当作数字0,1变量。 点击标题查阅往期内容 数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病 左右滑动查看更多 01 02 03 04 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 是否存活=
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ## Df Pillai approxFnum Df den DfPr(>F)## Region51.25822.0455603653.352e-05***## Residuals80##---## Signif.codes:0'***'0.001'**'0.01'*'0.05'.'0.1' '1 检验统计量在5%水平上是显着的,因此我们可以拒绝零假设(区域对特征没有影响)。
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 的结果使用factoextraR 包中提供的 R 函数。 这些功能包括: get_eigenvalue(res.pca): 提取主成分的特征值/方差 fviz_eig(...
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...
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,还讨论了如何通过载荷系数解释主成分,强调PCA在...
第一步输入数据,我们这里利用的是R语言中比较常用的iris数据集,Iris数据集是一个经典的机器学习和数据挖掘领域常用的数据集之一,通常用于分类和聚类任务的示例。这个数据集包含了来自三种不同品种的鸢尾花(Iris)的样本数据,每个品种有50个样本。每个样本都包括四个特征,分别是花萼(sepal)的长度和宽度,以及花瓣(petal...
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...
### 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。