Principal函数结果解读：使用R语言进行主成分分析

最新推荐文章于 2025-01-07 01:00:00 发布
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本文详细介绍了如何使用R语言进行主成分分析（PCA），包括安装相关包、进行PCA、解读结果，如主成分的方差解释比例、累计方差解释比例和贡献。PCA有助于数据降维和特征提取，解读结果需结合具体数据集和分析目标。

Principal函数结果解读：使用R语言进行主成分分析

主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种常用的数据降维和特征提取技术。它通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系统，使得在新坐标系统中的第一个主成分（即第一维）上的方差最大，第二个主成分方差次之，以此类推。这篇文章将详细介绍如何使用R语言进行主成分分析，并解读主成分分析的结果。

首先，我们需要安装并加载R中的stats包，它提供了主成分分析所需的函数。

# 安装并加载stats包
install.packages("stats")
library(stats)

接下来，我们准备一个包含数值型变量的数据集，假设我们有一个数据集data，其中包含了多个特征列。我们可以使用prcomp函数对数据集进行主成分分析。

# 对数据集进行主成分分析
pca_result <- prcomp(data, scale = TRUE)

在上述代码中，prcomp函数的第一个参数是待分析的数据集，scale = TRUE表示对数据进行标准化处理。标准化可以确保不同特征的尺度不会影响主成分分析的结果。

主成分分析的结果保存在pca_result对象中。我们可以使用以下代码查看主成分分析的结果：


                

                
                
        

    

  


        

                

                  

                  

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R语言中的principal函数结果解读

				
			

			

				

					CodeRoarX的博客
				

				

					08-19
					
					761
					
				

			

		

		

			
				
主成分得分表示每个样本在每个主成分上的投影值，可以用于衡量样本在主成分空间中的位置。主成分载荷表示原始变量与每个主成分之间的相关性，可以用于解释主成分的含义。通过计算主成分标准差的平方与所有主成分标准差的平方和的比值，可以得到方差解释比例。函数返回一个包含主成分分析结果的对象，我们可以通过解析该对象来获取有关主成分分析结果的详细信息。函数将主成分的方差解释比例、主成分得分和主成分载荷打印出来，以便进行结果的解读和分析。函数返回的对象，我们可以获取关于主成分分析结果的详细信息，并进行进一步的解读和分析。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
principal函数结果解读（R语言）

				
			

			

				

					ByteWhiz的博客
				

				

					08-11
					
					805
					
				

			

		

		

			
				
主成分分析是一种常用的数据降维技术，通过线性变换将原始数据集映射到一个新的坐标系中，使得降维后的数据具有最大的方差。综上所述，使用R语言中的principal函数进行主成分分析可以帮助我们降低数据的维度，并发现数据中的模式和结构。通过解读pca_result对象的摘要信息、载荷矩阵以及其他结果，我们可以更好地理解主成分分析的结果，并对数据集进行进一步的分析和解释。从输出中我们可以看到，矩阵中的每一列表示一个主成分，而每一行表示原始变量。函数会返回一个矩阵，其中包含了每个主成分对应的加载值。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
R语言与数据分析之五：主成分分析

				
			

			

				

					OR家园-howard
				

				

					12-15
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
主成份分析历史：
Pearson于1901年提出，再由Hotelling（1933）加以发展的一种多变量统计方法。通过析取主成分显出最大的个别差异，也用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目，可以使用样本协方差矩阵或相关系数矩阵作为出发点进行分析。
通过对原始变量进行线性组合，得到优化的指标：把原先多个指标的计算降维为少量几个经过优化指标的计算（占去绝大部分份额）
基本思想：设法将原先众多具有

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言 主成分分析

					
热门推荐

				
			

			

				

					转玄子因的博客
				

				

					01-03
					
					2万+
					
				

			

		

		

			
				
（1）主成分分析的基本思想和性质：
···主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。在保留原始变量尽可能多的信息的前提下达到降维的目的，从而简化问题的复杂性并抓住问题的主要矛盾。
一般来说，利用主成分分析得到的主成分与原始变量之间有如下基本关系：
①每...

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
【R语言】主成分分析

				
			

			

				

					weixin_46155316的博客
				

				

					06-28
					
					3688
					
				

			

		

		

			
				
●　使用Cattell碎石图进行判断，碎石图绘制了特征值与主成分数量，这类图可以清晰地展示特征值与主成分个数之间的关系，图形变化最大之前的主成分都可以保留。●　平行分析法，其原理是模拟一个与原数据集相同大小的矩阵来判断提取的特征值，若真实的某个特征值大于随机数据矩阵的平均特征值，则可以保留。结果得到了所有的主成分，然后根据之前判断的主成分个数，选取相应的主成分，即可得到所需的结果。此外，通过仅对所有主成分的子集进行回归，主成分分析可以显著降低基础模型的参数数量。碎石图的结果给出了3种准则的评判结果。

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言主成分分析

				
			

			

				

					weixin_45387160的博客
				

				

					12-23
					
					3762
					
				

			

		

		

			
				
读入数据，观察结构
> data(attitude)
> head(attitude)
  rating complaints privileges learning raises critical advance
1     43         51         30       39     61       92      45
2     63         64   ...

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言使用psych包的principal函数对指定数据集进行主成分分析PCA进行数据降维（输入数据为相关性矩阵）、使用nfactors参数指定抽取的主成分的个数、principal函数结果解读

				
			

			

				

					data+scenario+science+insight
				

				

					06-08
					
					441
					
				

			

		

		

			
				
R语言使用psych包的principal函数对指定数据集进行主成分分析PCA进行数据降维（输入数据为相关性矩阵）、使用nfactors参数指定抽取的主成分的个数、principal函数结果解读

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言使用psych包的principal函数对指定数据集进行主成分分析PCA进行数据降维（输入数据为相关性矩阵）

				
			

			

				

					statistics+insight+vista+power
				

				

					10-18
					
					224
					
				

			

		

		

			
				
R语言使用psych包的principal函数对指定数据集进行主成分分析PCA进行数据降维（输入数据为相关性矩阵）

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言应用统计1 主成分分析

				
			

			

				

					一个不愿透露姓名的博客
				

				

					12-19
					
					3291
					
				

			

		

		

			
				
R语言应用统计1 主成分分析
这个系列就讨论应用基础，争取一条公式都不用写。当原始数据集比较庞大，并且不同变量之间存在一些相关性时，我们希望可以用更少的变量来表示原始数据集，用到的变量越少的同时，能够表示的原始数据集中的信息越多自然就更好。主成分分析就可以实现这样的目标，在主成分分析中用来表示原始数据集中的信息的变量被称为主成分。下面我们用一个例子说明R语言中进行简单的主成分分析的方法。

数据
使用HSAUR2包中的美国城市污染数据，代码如下
install.packages("HSAUR2")
data

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言使用psych包的principal函数对指定数据集进行主成分分析PCA进行数据降维（输入数据为原始数据）、使用nfactors参数指定抽取的主成分的个数、principal函数结果解读

				
			

			

				

					data+scenario+science+insight
				

				

					06-02
					
					636
					
				

			

		

		

			
				
R语言使用psych包的principal函数对指定数据集进行主成分分析PCA进行数据降维（输入数据为原始数据）、使用nfactors参数指定抽取的主成分的个数、principal函数结果解读

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言主成分分析（PCA）

				
			

			

				

					weixin_30412013的博客
				

				

					05-20
					
					1452
					
				

			

		

		

			
				
数据的导入
> 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...

			
		

	





	

		

			

				
					
R 主成分分析

				
			

			

				

					gezongbo的博客
				

				

					01-16
					
					1675
					
				

			

		

		

			
				
1.数据描述
略
2.调入数据，并对数据标准化。
操作步骤：
Case7=read.table("clipboard",header=T);Case7
library(mvstats)
sd=scale(Case7);sd   #输出标准化后的数据和属性信息

结果：


结果解释：
从剪贴板读取数据,对数据进行标准化
3.求标准化数据的相关矩阵。
操作步骤：
dcor=cor(sd);dcor#求相关矩阵

结果：

结果解释：求标准化数据的相关矩阵
4.求相关矩阵的特征值和特征向量。
操作步骤：
dei

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言多元分析系列之一：主成分分析

				
			

			

				

					amw5181360的博客
				

				

					03-05
					
					905
					
				

			

		

		

			
				
主成分分析（principal components analysis， PCA）是一种分析、简化数据集的技术。它把原始数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标（称为第一主成分）上，第二大方差在第二个坐标（第二主成分）上，依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。这...

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言统计分析——主成分分析

					
最新发布

				
			

			

				

					maizeman126的博客
				

				

					01-07
					
					2593
					
				

			

		

		

			
				
另外，两个主成分旋转后的累计方差解释性也没有变化（81%），变的只是各主成分对方差解释度（成分1从58%变为44%，成分2从22%变为37%）。，它试图对载荷矩阵的列进行去噪，使得每个成分值由一组有限的变量来解释（即载荷矩阵每列只有少数几个很大的载荷，其他都是很小的载荷）。每个主成分都与相关系数矩阵的特征值相关联，第一主成分与最大的特征值相关联，第二主成分与第二大的特征值相关联，依此类推。理论上来说，我们可以选取与变量数相同的主成分，但从实用的角度来看，我们都希望能用较少的主成分来近似全变量集。

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言pca（Principal）

				
			

			

				

					stusss的博客
				

				

					04-12
					
					2649
					
				

			

		

		

			
				
data <- data.frame(
          x1 = c(148,139,160,149,159,142,153,150,151,139,140
                 ,161,158,140,137,152,149,145,160,156,151,147,
                 157,147,157,151,144,141,139,148),
          x2 = c(41,34,49,36,45,31,43,43,42,31,29,47,49,33

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言进行主成分分析

				
			

			

				

					Mrrunsen的博客
				

				

					07-30
					
					833
					
				

			

		

		

			
				
在实际应用中，可以根据具体的需求和数据特点来调整主成分分析的参数和结果展示方式。主成分分析是一个非常有用的数据降维方法，可以帮助我们减少数据的维度，并更好地理解数据的结构和特征。函数来进行主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）。主成分分析是一种降维技术，用于将多维数据投影到低维空间中，以便更好地理解数据的结构和特征。函数会输出主成分分析的结果，包括主成分的方差解释比例、主成分的贡献度、特征值等信息。函数会绘制一个双标图，其中显示了原始数据和主成分在降维空间中的投影。

			
		

	





	

		

			

				
					
Principal函数结果解读及R语言示例代码

				
			

			

				

					HackNebulaZ的博客
				

				

					08-11
					
					491
					
				

			

		

		

			
				
Principal函数结果解读及R语言示例代码在数据分析和机器学习中，Principal Component Analysis（PCA，主成分分析）是一种常用的降维技术。它通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系中，使得新坐标系的第一维度上包含最大的数据方差，第二维度上包含次大的方差，依此类推。这样的降维操作在去除冗余信息、可视化数据和提高模型性能等方面有很多应用。在R语言中，我们可以使用prcomp()函数来进行主成分分析。下面我们将对该函数的结果进行解读，并提供相应的源代码示例。

			
		

	





	

		

			

				
					
R主成分分析与因子分析

				
			

			

				

					qq_57518649的博客
				

				

					05-02
					
					1089
					
				

			

		

		

			
				
是降维方法的一种，在原始数据信息损失较小的情况下，利用少数的不相关的综合变量来代替较多的原始变量。一般来说，主成分不超过5个。函数为princomp(）。

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言统计分析——理解主成分分析和因子分析

				
			

			

				

					maizeman126的博客
				

				

					01-06
					
					490
					
				

			

		

		

			
				
因子（F1和F2）被当作观测变量的结构基础或“原因”，而不是它们的线性组合。假使应用EFA来探索该数据，结果表明276个测验间的相互关系可用四个学生能力的潜在因子（语言能力、反应速度、推理能力和记忆能力）来进行解释。在R语言中，R的基础安装包提供了PCA和EFA的函数，分别是princomp()和factanal()。主成分（PC1和PC2）是观测变量（X1到X5）的线性组合。例如，使用PCA可将30个相关（很可能冗余）的环境变量转化为5个无关的成分变量，并且尽可能地保留原始数据集的信息。

			
		

	





	

		

			

				
					
Matlab主成分分析：综合变量构建与结果解读

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
在PCA中，Matlab提供了一系列内置函数来执行数据的主成分分析，包括但不限于PCA函数、princomp函数等。利用Matlab的这些工具，可以方便地对数据集进行特征提取和降维处理，进一步用于模式识别、数据压缩、数据可视化...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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              成就一亿技术人!
            

            

              拼手气红包6.0元
            

          

        

        

          

            还能输入1000个字符
             | 博主筛选后可见
          

          

             
          

          

            

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          个
        

        
红包个数最小为10个

      

      

        
        

          
          元
        

        
红包金额最低5元

      

      

        
        

          当前余额3.43元
          前往充值 >
        

      

      

        

          需支付：10.00元
        

        
        
      

    

  





  

    
    
  

  

    
    
  








  

    

      

        

          

            
            
成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
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