transformed_data <- predict(new_variables, mydata2) cor(transformed_data) lable <- as.factor(mydata$lable) transformed_data["lable"] <- lable head(transformed_data)
时间: 2023-11-29 08:05:13 浏览: 47
这段代码的作用是将一个新的数据集(new_variables)通过之前训练好的主成分分析模型进行转换(predict)并计算转换后数据的相关系数(cor)。接着,将原始数据集中的标签列(lable)转换成因子类型(as.factor),并将转换后的标签列添加到转换后的数据集中(transformed_data)。
最后,使用head函数查看转换后的数据集的前几行。
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library(caret) new_variables <- preProcess(data, pcaComp =5, method = 'pca') transformed_data <- predict(new_variables, data) transformed_data["y"] <-data[1] head(transformed_data)
这段代码是使用 R 语言中的 caret 包进行数据预处理。具体来说,它首先使用 preProcess 函数对原始数据进行主成分分析降维,将数据压缩为 5 维,并存储在 new_variables 变量中。然后,使用 predict 函数将原始数据转换为经过主成分分析降维后的数据,并将结果存储在 transformed_data 变量中。最后,将原始数据的第一列(通常是标签或目标变量)存储在新的 transformed_data 数据框中的名为 "y" 的列中。函数的输出是通过 head 函数查看的 transformed_data 的前几行。
lm.fit <- lm(y~.,data = transformed_data) summary(lm.fit)
这段代码使用 R 语言中的线性回归方法,拟合经过主成分分析降维后的数据,并输出回归分析结果的摘要信息。具体来说,它使用 lm 函数对 transformed_data 数据框中的所有自变量(除了第一列外的所有列)与第一列(因变量)进行线性回归,将结果存储在 lm.fit 变量中。其中, ~ 表示左侧的变量作为因变量,右侧的变量作为自变量。参数 data = transformed_data 表示使用 transformed_data 数据框进行回归分析。最后,使用 summary 函数输出回归分析结果的摘要信息,包括回归系数、截距、标准误、置信区间、显著性水平、残差标准差、多重共线性等信息。