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R语言进行主成分分析scores代表的是新指标的值吗
如题所述
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推荐答案 2017-04-11
cor = TRUE使用相关系数矩阵计算
cor = FALSE使用协差矩阵计算
用相关系数矩阵计算相于先标准化进行主析
用协差矩阵计算进行标准化princompR语言默认需要用别包用别包参数设置原理应该相同!
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《
R语言
实战》自学笔记71-
主成分
和因子
分析
答:
主成分分析
((Principal Component Analysis,PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量称为主成分(原来变量的线性组合)。整体思想就是化繁为简,抓住问题关键,也就是降维思想。 主成分分析法是通过恰当的数学变换,使新变量——主成分成为原变量的线性组合,并选取少数几个在...
R语言主成分分析
结果怎么看
答:
c("v1","v2","v3","v4","v5")]#
进行主成分分析
:student.pr <- princomp(input, cor = T) #(cor = T的意思是用相关系数进行主成分分析)#观察主成分分析的详细情况:summary(student.pr, loadings = T)#计算得到各个样本主成分的数据:pca_data <- predict(student.pr)print(pca_data)然后最后一步...
用matlab
进行主成分分析
之后的得分项(
score
)怎么解释? 各列都
代表
什么...
答:
最后一列
代表的是
排序,倒数第二列是所有
主成分
的总和,前几列代表的是各个
分析
的数值。
16种常用的数据分析方法-
主成分分析
答:
↘可消除评估
指标
之间的相关影响。因为
主成分分析
法在对原始数据指标变量进行变换后形成了彼此相互独立的主成分,而且实践证明指标间相关程度越高,主成分分析效果越好。 ↘可减少指标选择的工作量,对于其他评估方法,由于难以消除评估指标间的相关影响,所以选择指标时要花费不少精力,而主成分分析法由于可以消除这种相关影响...
如何利用
r语言
代码
进行主成分分析
答:
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。
主成分分析
和因子分析是什么?
答:
主成分分析是
设法将原来众多具有一定相关性(比如P个
指标
),重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。因子分析是研究如何以最少的信息丢失,将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量,以及如何使因子变量具有较强的可解释性的一种多元统计分析方法。主成分分析,是考察多个变量间相关性一种...
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scores of的用法
r代表什么成分
Football scores
scores是什么
lives scores
mobile scores
read scores
test scores
goal live scores
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