博客
关于我
R_R语言做主成分分析
阅读量:72 次
发布时间:2019-02-25

本文共 558 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

首先,我们需要加载必要的库以支持后续的数据分析操作。代码如下:

library(psych)

接下来,我们从iris数据集中获取前四列数据,用于进行主成分分析。代码如下:

mydata <- iris[,1:4]

为了确定最优的主成分个数,我们可以使用scree plot方法。代码如下:

mydata.screePlotsModel <- fa.parallel(mydata, fa="pc", n.iter=100, show.legend=F, main="Scree Plot Analysis")

通过上述代码,我们可以得到最优的主成分个数。代码如下:

n <- mydata.screePlotsModel$ncomp

接下来,我们对数据进行主成分分析。代码如下:

mydata.pr <- princomp(mydata, scores=T, cor=TRUE)

为了直观地展示主成分分析结果,我们可以绘制scree plot图。代码如下:

screeplot(mydata.pr, type="line", main="Scree Plot", lwd=2)

最后,我们可以对主成分分析结果进行摘要,以获取更多详细信息。代码如下:

summary(mydata.pr, loadings=TRUE)

转载地址:http://kie.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Python Web开发
查看>>
Redis 配置文件杂项。
查看>>
Python web自动化测试 —— 文件上传
查看>>
Python web自动化测试 —— 文件上传!
查看>>
Python Web自动化测试开发环境搭建(附安装包与虚拟机环境)
查看>>
python win32api键盘_Python win32api.keybd_event模拟键盘输入
查看>>
python Windows显示当前鼠标坐标
查看>>
python Workbook 表格宽度
查看>>
python | ggplot,一个超强的 Python 库!
查看>>
python | unoconv,一个超厉害的 Python 库!
查看>>
python | webassets,一个超强的 Python 库!
查看>>
python | werkzeug,一个不可思议的 Python 库!
查看>>
python | xlsxwriter,一个实用的 Python 库!
查看>>
python | xlwings,一个非常实用的 Excel 相关的 Python 库!
查看>>
python读取含中文的json
查看>>
python | 提升代码迭代速度的Python重载方法
查看>>
python | 深入理解Python并发编程中的GIL限制与解决方案
查看>>
Python | 爬虫实战——亚马逊搜索页监控(附详细源码)
查看>>
python | 高效使用Python工具自动生成模块文档的秘诀
查看>>
python 一个list去除另一个list中的值
查看>>