使用R语言进行PCA分析——鸢尾花数据集

最新推荐文章于 2025-11-22 18:53:13 发布

CodeSpark

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文章标签： r语言开发语言 R语言

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本文介绍如何使用R语言对鸢尾花数据集进行PCA分析，包括加载数据、查看数据、执行PCA、分析主成分方差解释比例以及绘制散点图，帮助理解数据分布。

使用R语言进行PCA分析——鸢尾花数据集

PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的降维技术，它可以将高维数据转换为低维表示，同时保留数据的主要特征。在本文中，我们将使用R语言对经典的鸢尾花数据集进行PCA分析，并展示相关的源代码。

鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集，其中包含了三种不同种类的鸢尾花（山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾）的测量数据。每个样本都有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。

首先，我们需要加载所需的R包和鸢尾花数据集。以下是相应的R代码：

# 加载所需的R包
library("ggplot2")
library("FactoMineR")
library("factoextra")

# 加载鸢尾花数据集
data(iris)

加载完成后，我们可以查看数据集的前几行，以了解数据的结构和特征。下面的代码将打印出鸢尾花数据集的前六行：

# 查看数据集前六行
head(iris)

接下来，我们可以执行PCA分析。PCA分析的目标是找到数据中最重要的主成分，这些主成分是原始特征的线性组合。以下是执行PCA分析的R代码：

# 执行PCA分析
iris_pca <- PCA(iris[, 1:4], scale.unit = TRUE, graph = FALSE)

在执行PCA分析后，我们可以获取一些有关结

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