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
Nginx upstream性能优化
查看>>
Nginx 中解决跨域问题
查看>>
nginx 代理解决跨域
查看>>
Nginx 动静分离与负载均衡的实现
查看>>
Nginx 反向代理 MinIO 及 ruoyi-vue-pro 配置 MinIO 详解
查看>>
nginx 反向代理 转发请求时,有时好有时没反应,产生原因及解决
查看>>
Nginx 反向代理解决跨域问题
查看>>
Nginx 反向代理配置去除前缀
查看>>
nginx 后端获取真实ip
查看>>
Nginx 多端口配置和访问异常问题的排查与优化
查看>>
Nginx 如何代理转发传递真实 ip 地址?
查看>>
Nginx 学习总结(16)—— 动静分离、压缩、缓存、黑白名单、性能等内容温习
查看>>
Nginx 学习总结(17)—— 8 个免费开源 Nginx 管理系统,轻松管理 Nginx 站点配置
查看>>
Nginx 学习(一):Nginx 下载和启动
查看>>
nginx 常用指令配置总结
查看>>
Nginx 常用配置清单
查看>>
nginx 常用配置记录
查看>>
nginx 开启ssl模块 [emerg] the “ssl“ parameter requires ngx_http_ssl_module in /usr/local/nginx
查看>>
Nginx 我们必须知道的那些事
查看>>
Nginx 的 proxy_pass 使用简介
查看>>