我在用R语言做主成分分析，使用sweep做出两个主成分与原始变量的相关性系数。下面这句代码里面的2是什么意思 (b=sweep(a$vec[,a$va>0],2,sqrt(a$value[a$va>0]),"*")) 其中，a$vec是特征向量，a$va是特征值，a$value也是特征值。

在这个代码中，2是表示对列进行操作，即对每一列进行操作。sweep函数的作用是将一个向量、矩阵或数组中的每个元素与给定的值执行指定的操作。在这里，sweep函数对a$vec[,a$va>0]中的每一列分别乘以sqrt(a$value[a$va>0])。具体来说，sqrt(a$value[a$va>0])是一个向量，其中只包含特征值大于0的元素的平方根，这个向量的长度是a$vec[,a$va>0]的列数，而sweep函数会对a$vec[,a$va>0]的每一列分别乘以该向量中对应的元素。这样做的目的是将特征向量标准化，使它们的长度为1，方便后续的分析和解释。

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我在用R语言做主成分分析，使用sweep做出两个主成分与原始变量的相关性系数。为什么我显示的主成分不是两个而是所有主成分？我的代码错在哪里？ (b=sweep(a$vec[,a$va>0],2,sqrt(a$value[a$va>0]),"*")) 其中，a$vec是特征向量，a$va是特征值，a$value也是特征值。

根据你提供的代码，似乎是你使用了所有的主成分进行计算而不是只使用两个主成分。如果你只想使用两个主成分，需要在使用特征向量时进行限制。可以尝试修改代码如下：

b=sweep(a$vec[,1:2],2,sqrt(a$value[1:2]),"*")

这样，你就只使用前两个主成分进行计算并得到与原始变量的相关性系数。

我在用R语言做主成分分析，原始变量共有11个，主成分共有11个。我使用sweep做出主成分与原始变量的相关性系数，代码如下 (b=sweep(a$vec[,1:2],2,sqrt(a$value[1:2]),"*")) 得到的结果是11行，2列的矩阵。请问，行和列哪一个是原始变量，哪一个是主成分？

在你的代码中，使用了 `a$vec[,1:2]` 来获取前两个主成分向量，这意味着你在计算主成分与原始变量之间的相关性系数时只考虑了前两个主成分。因此，你得到的结果矩阵的行数应该是原始变量的个数，列数应该是 2，表示分别与第一和第二个主成分的相关性系数。

具体来说，矩阵中每一行对应原始变量，每一列对应一个主成分。因此，第一列的值表示每个原始变量与第一个主成分的相关性系数，第二列的值表示每个原始变量与第二个主成分的相关性系数。