R note(3)

最新推荐文章于 2021-04-12 17:30:41 发布
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#R

本文介绍了如何在R中使用fa.parallel图选择主成分个数，通过principle()进行主成分分析，以及利用fa.plot()和fa.diagram()展示主成分载荷和因子载荷。主成分分析中的nfactor、rotate和scores选项被详细讨论，同时强调了PCA与EFA的区别以及相关系数阵在分析中的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.fa.parallel图解释（用这个函数来选取主成分个数）

fa.parallel(USJudgeRatings[,-1],fa = "pc", show.legend = F,n.iter = 100)
abline(h = 1)

这里写图片描述

  • 用x标记的蓝线是scree plot，是选主成分个数的第一个准则，选转折很大的点

  • 红色的线是用100个随机生成矩阵的p个特征值的平均值算出来的，选取原特征值比模拟特征值大的那些主成分

  • 水平线1则是大于1即保留准则

show.legend = F可以决定是否要legend，fa=”pc” or “fa” 决定做P

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