利用七个变量:YrHgt,FtFtBody,PrctFFB,Frame,BkFat,sALEhThe和SaleWt进行分析,请给出r语言代码:要求是由样本 协方差矩阵s和样本相关数矩阵分别做主成分分析,利用累计贡献率,确定主成分个数,并写出所选择的样本主成分的表达式,绘制双标图
时间: 2023-06-20 12:06:40 浏览: 58
这里提供一个完整的r语言代码:
```r
# 读取数据
data <- read.csv("data.csv")
# 计算协方差矩阵和相关系数矩阵
cov.matrix <- cov(data)
cor.matrix <- cor(data)
# 进行主成分分析
pca.cov <- princomp(data, cor = FALSE)
pca.cor <- princomp(data, cor = TRUE)
# 输出解释方差累计贡献率
summary(pca.cov)$importance
summary(pca.cor)$importance
# 选择4个主成分
pca.cov <- princomp(data, cor = FALSE, scores = TRUE)
pca.cor <- princomp(data, cor = TRUE, scores = TRUE)
pc1 <- pca.cov$scores[, 1]
pc2 <- pca.cov$scores[, 2]
pc3 <- pca.cov$scores[, 3]
pc4 <- pca.cov$scores[, 4]
# 计算主成分载荷
loadings <- pca.cov$loadings
loadings
# 绘制双标图
biplot(pca.cov)
```
解释一下代码:
首先,我们读取数据并计算协方差矩阵和相关系数矩阵。然后,我们分别使用`princomp()`函数进行主成分分析,得到协方差矩阵下的主成分分析结果`pca.cov`和相关系数矩阵下的主成分分析结果`pca.cor`。
我们利用`summary()`函数输出解释方差的累计贡献率,并根据比较确定选择4个主成分。
接下来,我们再次进行主成分分析,这次设置`scores = TRUE`使得我们可以得到样本主成分的表达式。我们将第1-4个主成分分别存储到`pc1`-`pc4`变量中。
最后,我们计算主成分载荷并绘制双标图。注意,我们绘制的是协方差矩阵下的主成分分析结果`pca.cov`所得到的双标图。