主成分分析法是数据挖掘中常用的一种降维算法,是Pearson在1901年提出的,再后来由hotelling在1933年加以发展提出的一种多变量的统计方法,其最主要的用途在于“降维”,通过析取主成分显出的最大的个别差异,也可以用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目,与因子分析类似。 所谓降维,就是把具有相关性的变量数目减少,用较...
1.主成分的平方为为特征值,其含义为每个主成分可以解释的数据差异,计算方式为 eigenvalues=(pca$sdev)^22.每个主成分可以解释的数据差异的比例为 percent_var=eigenvalues*100/sum(eigenvalues)3.可以使用summary(pca)获取以上两条信息。 这两个信息可以判断主成分分析的质量: 成功的降维需要保证在前几个为数不多...
#res.pca <- PCA(env[4:14], graph = TRUE,axes = c(1,2)) ##graph = TRUE会默认绘制前两个轴的样本与响应变量PCA图(两张图)。 #page(PCA) # 查看函数代码 ## 具有附加定性变量的PCA分析:附加样本、定性和定量变量对主成分分析没有贡献, ###坐标来自于基于PCA分析结果的预测值。 res.pca <- ...
使用vegan::vegdist()计算基于Bray-Curtis距离的距离矩阵。 进行Adonis分析,以测试群落组成是否因Group而异。 进行PCA分析,这是一种降维技术,用于探索样本间的关系。5. 数据可视化使用ggplot2和相关包创建PCA图,展示样本在主要成分上的分布。 对PCA结果中的点进行美化和标记,以提供更多的可视化信息。
下面的 R 代码计算活跃个体/变量的主成分分析: library("FactoMineR") res.pca <- PCA(decathlon2.active, graph = FALSE) 函数PCA()的输出是一个列表,包括以下部分: print(res.pca) ## **Results for the Principal Component Analysis (PCA)** ...
> data=read.csv('F:/R语言工作空间/pca/data.csv') #数据的导入> > ls(data) #ls()函数列出所有变量 [1] "X" "不良贷款率" "存贷款比率" "存款增长率" "贷款增长率" "流动比率" "收入利润率" [8] "资本充足率" "资本利润率" "资产利润率"> dim(data) # 维度[1] 15 10 一.数据标准化...
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...
学习笔记的主要内容是在R语言中利用ggplot2进行PCA分析和绘图,包括简单分析与操作流程,对比不同方式得到的结果差异,提供脚本代码供练习. PCA分析的原理 在处理基因差异表达数据时,有时候需要分析其中因素的影响最大,判断结果的关系,这个时候可以用PCA分析法,之前发过一篇PCA分析的简介和数学原理解析,如果有兴趣点击这里...
主成分分析(PCA): 最流行的降维方法 核PCA:PCA的一种变体,允许非线性 t-SNE t分布随机邻域嵌入: 非线性降维技术 这些方法之间的关键区别在于PCA输出旋转矩阵,可以应用于任何其他矩阵以转换数据。 加载数据集 我们可以通过以下方式加载数据集: 关于结果的假设 ...