R语言中PCA方法实现

最新推荐文章于 2025-06-16 16:39:41 发布

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分类专栏： R 文章标签： PCA R

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013259893/article/details/40430401

本文介绍了R语言中进行主成分分析PCA的方法，包括使用基础库stats的prcomp函数以及根据PCA定义手动计算。PCA作为一种有效的维度降低技术，通过求解协方差矩阵的特征值和单位正交变换矩阵实现。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Principal component analysis(PCA)主成分分析是一种重要的维度归约方法，R语言的基础库stats提供了prcomp函数进行主成分分析，同时也可根据主成分分析的定义利用协方差矩阵求出主成分，主要是求出特征值和相应的单位正交变换矩阵。

R语言代码如下:

rm(list = ls())    #清除环境变量的干扰
indataraw <- read.csv("testdata.csv", sep = ",", na.strings = "", header = T) 
indata <- as.matrix(indataraw)  #将列表框数据转换为矩阵数据

#1.利用函数prcomp进行主成分分析
pca <- prcomp(formula = ~A + B + C + D + E, x = indata, retx = T)  
#在主成分