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用R语言主成分分析论文
R语言
用principal和princomp怎么实现
主成分分析
和因子分析
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。
用R语言
做PCA的具体步骤
答:
导入你的矩阵,我的矩阵是包含列名称和行名称的 exp = read.table('exp.txt', header = TRUE ,sep = '\t' )require(graphics)#调用PCA画图的包 做PCA时,不要行名称所以从第二列开始 PCA1 = princomp(exp[,2:(dim(exp)[2]-1)] )summary(PCA1)pc = loadings(PCA1)Comp.1 = PCA1$...
多元统计
分析
及
R语言
建模的图书目录
答:
5 多元数据的R语言调用2.6 多元数据的简单
R语言分析
思考练习题 3.1 简述3.2 均值条图及
R使用
3.3 箱尾图及R使用3.4 星相图及R使用3.5 脸谱图及R使用3.6 调和曲线图及R使用3.7 其他多元分析图思考练习题 4.1 变量间的关系分析4.1.1 简单相关分析的R计算4.1.2 一元线性回归分析的R...
岭回归和Lasso回归有什么区别?
答:
岭回归是线性回归采用L2正则化的形式,Lasso回归是采用L1正则化的形式,Lasso回归易产生稀疏解
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