r语言主成分分析 r语言主成分分析结果怎么看

r语言主成分分析biplot怎么看

#R中作为主成分分析最主要的函数是princomp()函数

r语言主成分分析 r语言主成分分析结果怎么看

#princomp()主成分分析 可以从相关阵或者从协方差阵做主成分分析

#summary()提取主成分信息

#loadings()显示主成分分析或因子分析中载荷的内容

#predict()预测主成分的值

#screeplot()画出主成分的碎石图

#biplot()画出数据关于主成分的散点图和原坐标在主成分下的方向

3、案例

#现有30名中学生身高、体重、胸围、坐高数据，对身体的四项指标数据做主成分分析。

#1.载入原始数据

test<-data.frame(

X1=c(148, 139, 160, 149, 159, 142, 153, 150, 151, 139,

140, 161, 158, 140, 137, 152, 149, 145, 160, 156,

151, 147, 157, 147, 157, 151, 144, 141, 139, 148),

R语言对应分析

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Q型分析：样本之间的关系（聚类算法等）

R型分析：变量之间的关系（主成分分析、因子分析等）。

有时候我们不仅要弄清样本之间和变量之间的关系，还要弄清 样本与变量之间的关系 ，而对应分析就是这样一种分析方法。（变量就是指特征）

对应分析为我们可以提供三个方面的信息

上述三方面信息都可以通过二维图呈现出来

当对两个分类变量进行的对应分析称为 简单对应分析 ；

对两个以上的分类变量进行的对应分析称为 多重对应分析 。

对应分析将变量及变量之间的联系同时反映在一张二维或三维的散点图上，并使联系密切的类别点较集中，联系疏远的类别点较分散；通过观察对应分布图就能直观地把握变量类别之间的联系。

对于该方法，在减少维度方面与因子分析相似，在作分布图方面与多维尺度方法相似。

在对数据作对应分析之前，需要先了解因素间是否独立。如果因素之间相互独立，则没有必要进行对应分析，当因素间在统计学上具有显著的关联性时，在此基础上使用对应分析方法，其分析结果才具有意义。

p-value < 0.001，两组变量显著不独立，说明具有相关性。

R语言的两种主成分分析的结果不一样？

是不一样啊，主成分分析主要运算是求矩阵的特征值和特征向量。

cor=T时，输入矩阵为相关系数矩阵，每个元素是0<=x<=1的，对角线为1；

cor=F时，输入矩阵为协方差矩阵，对角线为每个变量的方差；

默认是cor=F的，

而相关系数矩阵就相当于先将数据标准化，然后再求协方差矩阵。

即：先将数据标准化，两种方式才是相同的。否则，cor=T比cor=F相当于多一个标准化过程。

r语言 主成分分析 图上怎么加图形框起来

程序如下：

>a=read.csv("shanghai2010.csv",header=T)

> attach(a)

> a[,3:8] #提取a中第3-8列

> PCA=pri

R语言用principal和princomp怎么实现 主成分分析和因子分析

princomp(x, cor = FALSE, scores = TRUE, covmat = NULL, subset = rep_len(TRUE, nrow(as.matrix(x))), )当cor = TRUE是使用相关系数矩阵计算 当cor = FALSE是使用协方差矩阵计算 用相关系数矩阵计算就相当于先标准化，在进行主成分分析 用。

使用R语言对SSR数据做主成分分析（PCA）的一个简单小例子

示例数据来自于R语言包 poppr ,csv文件存储，数据格式如下

使用到的是R语言的 poppr 包中的 read.genalex() 函数

poppr 第一次使用需要先安装

读入数据

读入数据直接是 genclone object，使用函数 genclone2genind() 将其转换成genind object，接下来使用 ade4 包中的 dudi.pca() 函数做主成分分析

主成分的结果存储在li中

还是认为的分个组，然后做散点图

明天的推文再继续这部分内容吧！