R_R语言做主成分分析

最新推荐文章于 2025-01-07 01:00:00 发布
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本文使用R语言的psych包对Iris数据集进行主成分分析(PCA)，通过计算确定了最优主成分个数，并绘制了碎石图来辅助解释主成分的重要性。此外，还展示了如何获取PCA模型的详细统计摘要。 
library(psych)


mydata <- iris[,1:4]
# 计算最优主成分个数
mydata.screePlotsModel <- fa.parallel(mydata, fa="pc", n.iter=100, show.legend=F, main="崖底碎石图");
# 主成分个数
n=mydata.screePlotsModel$ncomp;


# 主成分分析函数 模型
mydata.pr <- princomp(mydata, scores=T, cor = TRUE)
#勾画碎石头
screeplot(mydata.pr,type="line",mian="碎石图",lwd=2)




summary(mydata.pr,loadings = TRUE)

reference:
http://blog.youkuaiyun.com/Blackrosetian/article/details/78035757

R语言做主成分分析在我国城镇居民家庭平均每人全年消费性支出分析中的应用
小菜菜的博客
08-02 1万+
2019-2020学年第2学期 统计数据建模 课程论文 题 目： **R语言做主成分分析在我国城镇居民家 庭平均每人全年消费性支出分析中的应用** 姓 名： 张明彦 学 号： 170314...
R语言实现主成分分析
KdpdCode的博客
09-24 336
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维技术，可以将高维数据转化为低维数据，同时保留原始数据的主要特征。假设我们的数据存储在一个名为data的数据框中，其中每一列代表一个特征，每一行代表一个样本。该函数将标准化后的数据作为输入，并返回主成分分析的结果。根据选择的主成分数量，我们可以通过将主成分得分与主成分载荷相乘，并加上原始数据的均值来重构原始数据。根据选择的主成分数量，我们可以通过将主成分得分与主成分载荷相乘，并加上原始数据的均值来重构原始数据。
【R语言】主成分分析
weixin_46155316的博客
06-28 3640
●　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。
基于R语言的主成分分析（附代码）
m0_62929945的博客
05-20 1万+
主成分分析也成为主分量分析，在实际问题中变量之间可能存在一定的相关性。因此若可以使用个数较少但是保留了原始变量大部分信息的几个不相关的综合变量来代替原来的较多变量，就能简化数据，从而对原来复杂的数据关系进行简明有效的统计分析。其本质是“有效降维”，既要减少变量个数，又不能损失太多信息。当一个变量住区一两个数据时提供的信息非常有限，变量的变异性越大，说明它提供的信息量越。主成分分析中的信息，就是变量的变异性，用标准差或者方差来表示。
R语言 主成分分析
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语言统计分析——主成分分析
最新发布
maizeman126的博客
01-07 2458
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语言主成分和因子分析篇
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主成分分析（PCA）是一种数据降维技巧，它能将
origin做主成分分析图_Graphpad Prism也可以做主成分分析（PCA）？
weixin_31140599的博客
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如果完全不想碰R语言，其实可使用Prism自带的范例数据，方法如下。参数设置打开软件后，通过双击窗口灰色区域或点Prism(棱镜)的小三角，新建工程文件，在弹出的向导页面表格类型选Multiple variables(只能选这一项)，Data table选enter or import data into a new table，然后点Create按钮，如下图。接下来将数据从Excel复制粘贴到表...
R做主成分分析
hua_chang的博客
03-23 1838
1、princomp函数 princomp(formula, data = NULL, subset, na.action, …) 其中formula是没有响应变量的公式（类似回归分析、方差分析，但无响应变量），data是数据框（类似回归分析、方差分析）或： princomp(x, cor = FALSE, scores = TRUE, covmat = NULL, subset = rep(TR...
R语言主成分分析
stusss的博客
04-12 1352
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。 是一种降维技术，把多个变量化为能够反映原始变量大部分信息的少数几个主成分。 设X有p个变量，为n*p阶矩阵，即n个样本的p维向量。首先对X的p个变量寻找正规化线性组合，使它的方差达到最大，这个新的变量称为第一主成分，抽取第一主成分后，第二主成分的抽取方法与第一主成分一样，依次类推，直到各主成分累积方差达到总方差的一定比
R语言主成分分析练习
01-18
R语言主成分分析练习
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05-25
多元统计分析中的主成分分析，采用R语言进行实现。
基于R语言的主成分分析
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10-19 1万+
目录 1.主成分分析步骤 2.常用函数 1.princomp函数 2.summary函数 3.loadings函数 4.predict函数 5.screeplot函数 3.代码实现 1.主成分分析步骤 （1）将数据标准化 （2）求样本的相关系数矩阵R （3）求R的特征值以及特征向量 （4）按主成分累计贡献率超过85%来确定主成分的个数K，并写出主成分表达式 （5）对分析结果做统计意义和实际意义的解释 2.常用函数 1.princomp函数 用于计算相关矩阵R做主成分
R中的主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)
LonghaoJia的博客
03-04 3272
作为零售行业的数据科学家，假设您正试图从包含以下五个特征的数据集中了解是什么让客户满意：每月费用、年龄、性别、购买频率和产品评级。为了更好地分析并得出可操作的结论，我们需要了解数据集，或者至少将其可视化。人类无法轻易地可视化超过三个维度，因此可视化具有五个特征（维度）的客户数据并不简单。这就是主成分分析（, PCA）的用武之地。“但是，什么是主成分分析(它是一种统计方法，可用于分析高维数据并从中捕获最重要的信息。这是通过将原始数据转换到低维空间，同时将高度相关的变量整理在一起来完成的。
主成分分析R语言实现
shine4869的博客
04-21 4万+
R语言主成分分析实现
R语言-主成分分析
数据之旅的点点滴滴
08-07 3万+
主成分分析（PCA）用于数据降维，将大量相关变量转化为一组不相关变量。 R的基础安装包提供了PCA函数：  princomp( )
R语言做主成分分析代码
10-11
R语言中可以使用`prcomp()`函数来进行主成分分析（PCA）。PCA是一种统计方法，用于数据降维，同时保留原始数据的主要信息。以下是进行主成分分析的基本步骤： ```r # 导入必要的库 library(dplyr) # 如果尚未安装，使用 install.packages("dplyr") library(ggplot2) # 可视化 # 假设你有一个名为df的数据框，其中包含数值变量 data <- data.frame(your_data) # 对数据进行预处理，如缺失值处理、中心化或标准化 data_scaled <- scale(data) # 执行主成分分析 pca_results <- prcomp(data_scaled, center = TRUE, scale. = TRUE) # 查看结果摘要 summary(pca_results) # 可视化第一两个主成分 ggplot() + geom_point(aes(x = pca_results$x[,1], y = pca_results$x[,2]), data = data, color = "blue", size = 3) + theme_minimal() # 要提取主成分后的因子分数，可以直接访问 pca_results$rotation 或者 pca_results$x ```
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