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princomp函数r语言
R语言
用principal和
princomp
怎么实现 主成分分析和因子分析
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。
R语言princomp
的得分矩阵是什么
答:
R语言princomp
的得分矩阵是R语言的主成分 特征向量是主成分对于原始变量的系数(主成分得分系数)。标准化后的原始变量与特征向量的矩阵积为主成分得分
用
R语言
做PCA的具体步骤
答:
导入你的矩阵,我的矩阵是包含列名称和行名称的 exp = read.table('exp.txt', header = TRUE ,sep = '\t' )require(graphics)#调用PCA画图的包 做PCA时,不要行名称所以从第二列开始 PCA1 =
princomp
(exp[,2:(dim(exp)[2]-1)] )summary(PCA1)pc = loadings(PCA1)Comp.1 = PCA1$...
《
R语言
实战》自学笔记71-主成分和因子分析
答:
R
的基础安装包提供了PCA和EFA的
函数
,分别为
princomp
()和factanal()。 最常见的分析步骤 (1)数据预处理。PCA和EFA都根据观测变量间的相关性来推导结果。用户可以输入原始数据矩阵或者相关系数矩阵到principal()和fa()函数中。若输入初始数据,相关系数矩阵将会被自动计算,在计算前请确保数据中没有缺失值。 (2)选...
R语言
主成分分析结果怎么看
答:
R语言
主成分分析结果怎么看 5 源代码:setwd("E:/")data<-read.csv("vt.csv",header=T)input<-data[,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... 源代码:setwd("E:/")data <- read.csv("vt.csv",header=T)...
R语言
基本数据分析
答:
本文基于
R语言
进行基本数据统计分析,包括基本作图,线性拟合,逻辑回归,bootstrap采样和Anova方差分析的实现及应用。不多说,直接上代码,代码中有注释。1. 基本作图(盒图,qq图)basic plot boxplot(x)qqplot(x,y)2. 线性拟合 linear regression n = 10 x1 = rnorm(n)#variable 1 x2 = ...
R语言
PCA降维后怎么恢复原数据
答:
你先把原数据保存了,然后pca降维呀,原始数据仍然还在那儿呀。prcomp(formula, data = NULL, subset, na.action, ...)predict(object, newdata, ...)还有 stats::
princomp
都是pca的方法。
r语言
中怎样查看
函数
源代码
答:
在
r
中看
函数
源代码:在
R
中,代码可以分为如下几个级别: 首先,是你输入了函数对象名称,你可以直接看到代码的,如要获得函数对象fivenum的代码,就只需要在Console中键入函数对象名称fivenum就可以得到如下结果:function (x, na.rm = TRUE){ xna <- is.na(x) if (na.rm) x <- x[!xna] else if (any(xna...
R语言
进行主成分分析scores代表的是新指标的值吗
答:
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!
非靶向 | 靶向代谢组学数据分析总结-纲要
答:
1. 校正批次 1. 数据标准化 2. 数据分析 2.1 多元统计分析 那么PCA分析可以由很多方法实现,包括桌面版的软件 SIMCA-P ,在线分析软件 Metaboanalyst ,以及
R语言
软件包(stats包里的prcomp()和
princomp
()
函数
,FactoMineR包的PCA()函数,ade4包的dudi.pca()函数,以及ExPosition包的epPCA()函数)2...
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