PCR在R语言代码实现

PCR是指主成分回归（PCR = PCA + MLR）的方法，可以对高维度数据进行降维，然后再进行回归分析。在R语言中，可以使用prcomp()函数进行PCA降维，然后使用lm()函数进行多元线性回归。下面是一个简单的PCR示例代码：

# 假设有一个数据集，X是自变量，Y是因变量
data <- data.frame(Y = data$Y, pca$x[, 1:3]) # 只选取前三个主成分

# 进行多元线性回归
model <- lm(Y ~ ., data = pca_data[, -1]) # 去掉第一列的Y
summary(model) # 查看回归结果

# 预测新数据
new_data <- data.frame(X1 = ..., X2 = ..., X3 = ...)
new_pca_data <- predict(pca, newdata = new_data)[, 1:3] # 只选取前三个主成分
pred <- predict(model, newdata = new_pca_data)

在此示例中，我们首先使用prcomp()函数对数据进行主成分分析，然后只选取前三个主成分来进行多元线性回归。最后，根据新数据预测结果时，我们需要先对新数据进行主成分分析降维，然后使用predict()函数来预测结果。