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R语言用principal和princomp怎么实现 主成分分析和因子分析
如题所述
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推荐答案 2016-12-24
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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怎么
看
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:student.pr <-
princomp
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matlab
主成分分析
函数
princomp怎么
用
答:
MATLAB直接用样本
实现主成分分析
用有多种方式,但是mathwork公司推荐(1)式,因为
princomp
在使用时调用的是pca,两者的计算结果一样,而且pca多一项explain,更强大。[coeff,score,latent,tsquared,explained]= pca(X) (1)[COEFF,SCORE,latent,tsquare] = princomp(X) (2)解释:X: 就是原...
多
因子分析
常用算法
答:
1.
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因子分析
(Factor Analysis):...
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
怎样
将
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联合使用啊?
答:
spss直接把几个因子都已经算出来了,就是duFAC1-1列就是因子F1,同理可以得知F2,F3...不用算的,如果问F1怎么来的,就说是F1=0.701X1-0.549X2+0.736X3+0.216X4+0.112X5-0.318X6。如果进行
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