r语言主成分分析(r语言主成分分析第i个变量和第j个主成分的相关关系)

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PCA主成分分析_R语言实战

作为零计算机基础,纯生物背景的实验喵,有很多技能还不会,只希望将自己学习到的知识记录下来,一方面让自己能够时常温故知新,一方面与大家分享学习内容和心得,一起进步呀。

主成分分析棚隐棚(principle component analysis,PCA)是常用的线性数据降维方法,通过某种线性投影,将高维的数据映射到低维的空间中,并期望在映射到的低维空间中包含的信息量最大,即使用较少的数据维度来代表(保留)较多原始数据的特性。话句话说,就是把多个变量化成少数几个主成分的方法,这些主成分能够反映原始变量的大部分信息,为原始变量的线性组携闷合。

R中作为主成分分析最主要的函数是 princomp() 函数

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

plot() 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

##设置工作路径

setwd("E:/R practice result")

##查看工作路径

getwd()

##读取数据

data - read.csv("E:/R practice file/students_data.csv",header = T)

##进行主成分分析

data.pr - princomp(data,cor = T) ##cor=T的意思是链则用相关系数进行主成分分析

##观察主成分的详细情况

summary(data.pr,loadings = T)

##计算得到各个样本主成分的数据

pca_data - predict(data.pr)

##将文件写出,进行本地保存

write.table(pca_data,file = "E:/R practice result/pca_data.txt",row.names = T,col.names = T,quote = F,sep = "\t")

#画出主成分碎石图,主成分方差占总体方差的情况,辅助判断主成分提取个数。当折线由陡峭突然变得平稳时,陡峭到平稳对应的主成分个数即为参考提取主成分个数。X轴表示可能的因子数。在整个曲线下降的过程中,理论上会存在一点,该点处曲线出现明显的弯折,该点对应的X轴的数字即应保留的因子数。

screeplot(data.pr,type="lines")

#添加划分成分的参考线

abline (v = 2 ,   col = "#900021", lwd = 2, lty = 2)

#计算前两个主成分Comp1和Comp2得分,保存到data.pr2

data_pr2 - data.pr$score[,1:2]    或者data_pr2 - pca_data[,1:2]

write.table(data_pr2,file = "E:/R practice result/data_pr2.txt",row.names = F,col.names = T,quote = F,sep = "\t")

plot(data_pr2, main = "after PCA") 或者plot(pca_data[,1:2])

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谨袜圆算好行 当cor = FALSE是使用协方差矩阵计算 用相关系数祥塌矩阵计算就相当于先标准化,在进行主成分分析 用。

[img]

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,输入桥余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,对角线为每个兄消岩变量的方差;

默认是cor=F的,

而相关系数矩阵就相当于先将羡御数据标准化,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biplot怎么看

#R中作为主成分分析最主要的函数是princomp()函数

#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()画出数和做据关于主成分的散点图和原坐标在主成分蚂粗下的方向

3、案例

#现有30名中学生身高、体重、胸围、坐高闷棚镇数据,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),

使用R语言对SSR数据做主成分分析(PCA)的一个简单小例子

示例数据闷拦来自于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

读入数据直接团哪是 genclone object,使用函数 genclone2genind() 将其转换成genind object,接下来使用蚂或胡 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!

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