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
PHP读写XML文件
查看>>
PHP读写XML文件
查看>>
R&Python Data Science 系列:数据处理(3)
查看>>
php读取xml 数据库字段超长处理
查看>>
php课程 12-40 抽象类的作用是什么
查看>>
php课程 4-16 数组自定义函数(php数组->桶)
查看>>
PHP调用接口用post方法传送json数据
查看>>
php转化IP为整形
查看>>
php输出数据到csv文件
查看>>
php输出语句
查看>>
php运行原理详细说明
查看>>
php运行环境出现Undefined index 或variable时解决方法
查看>>
php进程通信
查看>>
R&Python Data Science 系列:数据处理(2)
查看>>
php递归算法总结
查看>>
PHP递归遍历文件夹
查看>>
R&Python Data Science 系列:数据处理(1)
查看>>
php错误日志文件
查看>>
PHP错误解决:Array and string offset access syntax with curly braces is deprecated
查看>>
php隐藏手机号中间4位方法总结
查看>>