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如何利用r语言代码进行主成分分析
如题所述
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推荐答案 2017-01-02
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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其他回答
第1个回答 2017-01-01
安装pls包 使用里面的pcr函数
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R语言主成分分析
结果
怎么
看
答:
R语言
主成分分析结果怎么看 5
源代码
:setwd("E:/")data<-read.csv("vt.csv",header=T)input<-data[,c("v1","v2","v3","v4","v5")]#
进行主成分分析
:student.pr<-princomp(input,cor=T)#(cor=T的意思是用相关系数进... 源代码:setwd("E:/")data <- read.csv("vt.csv",header=T)inpu...
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。
《
R语言
实战》自学笔记71-
主成分
和因子
分析
答:
u2栏为成分唯一性,即方差无法被
主成分
解释的部分(1-h2)。 SS loadings包含了与主成分相关联的特征值,其含义是与特定主成分相关联的标准化后的方差值,即可以通过它来看90%的方差可以被多少个成分解释,从而选出主成分(即可
使用
nfactors=原始变量个数来把所有特征值查出,当然也可以直接通过eigen函数对它的相关矩阵...
r语言
主成分分析
图上
怎么
加图形框起来
答:
程序如下:>a=read.csv("shanghai2010.csv",header=T)> attach(a)> a[,3:8] #提取a中第3-8列 > PCA=pri
先
用主成分分析
然后
进行
聚类
分析r
编程。主成分的,和聚类的我都分别已...
视频时间 2:14
R语言进行主成分分析
scores代表的是新指标的值吗
答:
cor = TRUE
使用
相关系数矩阵计算 cor = FALSE使用协差矩阵计算 用相关系数矩阵计算相于先标准化
进行主
析 用协差矩阵计算进行标准化princomp
R语言
默认需要用别包用别包参数设置原理应该相同!
R语言
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...
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