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r语言princomp函数
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的两种主成分分析的结果不一样?
答:
是不一样啊,主成分分析主要运算是求矩阵的特征值和特征向量。cor=T时,输入矩阵为相关系数矩阵,每个元素是0<=x<=1的,对角线为1;cor=F时,输入矩阵为协方差矩阵,对角线为每个变量的方差;默认是cor=F的,而相关系数矩阵就相当于先将数据标准化,然后再求协方差矩阵。即:先将数据标准化,两种...
如何利用
r语言
代码进行主成分分析
答:
princomp
(x, cor = FALSE, scores = TRUE, covmat = NULL, subset = rep_len(TRUE, nrow(as.matrix(x))), )当cor = TRUE是使用相关系数矩阵计算 当cor = FALSE是使用协方差矩阵计算 用相关系数矩阵计算就相当于先标准化,在进行主成分分析 用。
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