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R语言主成分分析结果怎么看
如题所述
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相似回答
R语言中
成分
残差图的
结果怎么看
答:
那个最佳答案说的跟这个问题没有关系。我在学习
r语言
的线性回归的时候遇到了这个问题。这个图是用来判断你对回归模型的线性假设是否成立的。看法如下:按照书上所说就是:“若图形存在非线性,则说明你可能对预测变量的函数形式建模不够充分,那么就需要添加一些曲线
成分
,比如多项式项,或对一个或多个变量...
R语言
的两种
主成分分析
的
结果
不一样?
答:
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...
《
R语言
实战》自学笔记71-
主成分
和因子
分析
答:
结果
解读:第一
主成分
(PC1)与每个变量都高度相关,也就是说,它是一个可用来进行一般性评价的维度。ORAL变量99.1%的方差都可以被PC1来解释,仅仅有0.91%的方差不能被PC1解释。第一主成分解释了11个变量92%的方差。 结果解读:通过碎石图可以判定选择的主成分个数为2个。 结果解读:从结果Proportion Var: 0.58和0.2...
使用
R语言
对SSR数据做
主成分分析
(PCA)的一个简单小例子
答:
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...
《
R语言
实战》自学笔记68-相关图和马赛克图
答:
corrgram(x, order=, panel=, text.panel=, diag.panel=) 其中,x是一行一个观测的数据框。当order = TRUE时,相关矩阵将使用
主成分分析
法对变量 重排序,这将使得二元变量的关系模式更为明显。选项panel设定非对角线面板使用的元素类型。你可以通过选项 lower.panel和upper.panel来分别设置...
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。
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R语言主成分分析结果代码
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R语言主成分分析数据
主成分分析R语言代码及解释
r语言中主成分分析详细步骤
适合做主成分分析的数据
pca分析r语言
r语言做PCA分析
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