R语言写主成分分析代码
时间: 2024-01-25 19:43:54 浏览: 19
以下是 R 语言的主成分分析代码:
```R
# 读入数据
data <- read.csv("data.csv")
# 提取需要分析的变量
vars <- data[, c("var1", "var2", "var3", "var4", "var5")]
# 计算主成分
pca <- prcomp(vars, scale = TRUE)
# 查看每个主成分的方差贡献率
summary(pca)
# 绘制累计方差贡献率图
plot(pca, type = "l")
# 提取主成分得分
scores <- pca$x
# 将主成分得分添加到原始数据集
data$PC1 <- scores[, 1]
data$PC2 <- scores[, 2]
data$PC3 <- scores[, 3]
data$PC4 <- scores[, 4]
data$PC5 <- scores[, 5]
# 查看主成分得分与原始变量之间的相关性
cor(data)
```
以上代码中,我们首先读入数据,并提取需要进行主成分分析的变量。然后使用 `prcomp()` 函数计算主成分,并使用 `summary()` 函数查看每个主成分的方差贡献率。接着,使用 `plot()` 函数绘制累计方差贡献率图。然后,我们提取主成分得分,并将主成分得分添加到原始数据集中。最后,使用 `cor()` 函数查看主成分得分与原始变量之间的相关性。
相关问题
写r语言主成分分析代码
以下是一个简单的R语言主成分分析代码:
```
# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")
# 主成分分析
pca <- prcomp(data, scale. = TRUE)
# 输出主成分分析结果
print(pca)
# 绘制散点图
plot(pca$x[,1], pca$x[,2], main="PCA Scatter Plot", xlab=paste0("PC1 (", round(100*pca$sd[1]/sum(pca$sd),1), "%)"), ylab=paste0("PC2 (", round(100*pca$sd[2]/sum(pca$sd),1), "%)"), col=as.numeric(data$label), pch=19)
# 输出贡献率和累计贡献率
print(summary(pca))
# 绘制贡献率和累计贡献率图
plot(summary(pca)$importance[2,], type="b", ylim=c(0,1), main="PCA Variance Explained", xlab="Principal Component", ylab="Proportion of Variance Explained")
lines(summary(pca)$importance[3,], type="b", col="red")
legend("topright", legend=c("Proportion of Variance Explained", "Cumulative Proportion"), col=c("black", "red"), lty=c(1,1), cex=0.8)
```
这个代码导入了一个名为“data.csv”的数据集,对其进行主成分分析,并输出主成分分析结果。然后,它绘制了一个散点图,用不同的颜色表示数据集中不同的类别。接下来,它输出了每个主成分的贡献率和累计贡献率,并绘制了一个贡献率和累计贡献率图。
R语言PCA主成分分析代码
PCA是一种常用的无监督降维技术,可以将高维数据降到低维,保留数据中的主要信息。在R语言中,可以使用`FactoMineR`包中的`PCA`函数进行主成分分析。以下是一个简单的PCA主成分分析代码示例:
```R
# 加载包
library(FactoMineR)
# 读入数据
data(decathlon)
# 调整数据格式
data <- decathlon[,1:10]
# 进行主成分分析
res.pca <- PCA(data, graph = FALSE)
# 查看主成分贡献率
summary(res.pca)
# 绘制主成分分析图
plot(res.pca, choix = "ind", habillage = "Type")
# 绘制特征值贡献率图
fviz_eig(res.pca)
```
其中,第一行代码加载了`FactoMineR`包;第二行代码读入了`decathlon`数据集;第三行代码将数据格式调整为只取前10列;第四行代码进行主成分分析,`graph = FALSE`参数表示不在屏幕上显示图形,而是将结果保存在`res.pca`对象中;第五行代码查看主成分贡献率;第六行代码绘制主成分分析图,其中`choix = "ind"`表示绘制样本点,`habillage = "Type"`表示按照`Type`列进行分类;第七行代码绘制特征值贡献率图,可以帮助我们选择保留多少主成分。