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
Qt高级——Qt元对象系统源码解析
查看>>
qt调用vs2008编写的dll动态库(隐式调用)
查看>>
Qt读取注册表默认值
查看>>
poj 1679 判断MST是不是唯一的 (次小生成树)
查看>>
POJ 1703 Find them, Catch them
查看>>
POJ 1703 Find them, Catch them 并查集
查看>>
POJ 1738 An old Stone Game(石子合并)
查看>>
POJ 1740 A New Stone Game(博弈)题解
查看>>
Qt网络编程之实例二POST方式
查看>>
POJ 1765 November Rain
查看>>
poj 1860 Currency Exchange
查看>>
POJ 1961 Period
查看>>
POJ 2019 Cornfields (二维RMQ)
查看>>
poj 2057 The Lost House 贪心思想在动态规划上的应用
查看>>
poj 2057 树形DP,数学期望
查看>>
poj 2112 最优挤奶方案
查看>>
Qt编写自定义控件12-进度仪表盘
查看>>
SpringBoot主启动原理在SpringApplication类《第六课》
查看>>
poj 2186 Popular Cows :求能被有多少点是能被所有点到达的点 tarjan O(E)
查看>>
POJ 2186:Popular Cows Tarjan模板题
查看>>