r语言计算特征值和累计贡献率
时间: 2024-01-30 22:01:35 浏览: 31
特征值和累计贡献率是主成分分析中常用的指标,用于评估主成分的重要性和解释方差的程度。在R语言中,可以使用以下方法计算特征值和累计贡献率:
1. 使用prcomp()函数进行主成分分析,并获取特征值:
```R
# 假设数据存储在data中
pca <- prcomp(data, scale = TRUE) # 进行主成分分析
eigenvalues <- pca$sdev^2 # 获取特征值
```
2. 计算累计贡献率:
```R
cumulative_variance <- cumsum(pca$sdev^2) / sum(pca$sdev^2) # 计算累计贡献率
```
以上代码中,prcomp()函数用于进行主成分分析,其中的scale参数用于对数据进行标准化处理。pca$sdev^2获取了特征值的平方,cumsum()函数用于计算累计和,sum(pca$sdev^2)用于计算特征值的总和。
相关问题
r语言根据协方差矩阵的特征值和特征向量计算累计贡献率确定主成分个数的代码
以下是R语言代码,用于根据协方差矩阵的特征值和特征向量计算累计贡献率并确定主成分个数:
```R
# 假设协方差矩阵为cov_mat
eigenvalues <- eigen(cov_mat)$values # 提取特征值
total_var <- sum(eigenvalues) # 总方差
# 计算每个主成分的贡献率
variance_explained <- eigenvalues / total_var
# 计算累计贡献率
cumulative_var <- cumsum(variance_explained)
# 找到累计贡献率大于等于0.8的主成分个数
n_components <- which(cumulative_var >= 0.8)[1]
```
其中,`cov_mat`是协方差矩阵,`eigen()`函数用于计算特征值和特征向量,`eigenvalues`提取特征值,`total_var`计算总方差,`variance_explained`计算每个主成分的贡献率,`cumulative_var`计算累计贡献率,`which()`函数找到第一个累计贡献率大于等于0.8的主成分,`n_components`保存主成分个数。
接下来求贡献率和累计贡献率
对于特征值矩阵`d_matrix`,我们可以通过计算特征值的和来得到总方差,通过每个特征值除以总方差得到每个特征值的贡献率,再对特征值按从大到小的顺序进行累加,得到累计贡献率。
代码如下:
```matlab
%% 计算贡献率和累计贡献率
total_var = sum(diag(d_matrix));
variance_exp = diag(d_matrix) / total_var;
cumulative_variance_exp = cumsum(variance_exp);
```
其中,`diag(d_matrix)`表示取出特征值矩阵的对角线元素,即特征值。`total_var`表示总方差,即所有特征值之和。`variance_exp`表示每个特征值的贡献率。`cumulative_variance_exp`表示累计贡献率,是贡献率按从大到小顺序进行累加的结果。
相关推荐
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)