PCA主成分分析R实现
时间: 2023-09-11 09:03:19 浏览: 74
在R中实现PCA主成分分析可以使用"prcomp"函数。下面是一个示例代码:
```R
# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")
# 提取特征列
features <- data\[, 2:ncol(data)\]
# 进行主成分分析
pca <- prcomp(features, scale = TRUE)
# 输出解释方差比例
var_exp <- pca$sdev^2 / sum(pca$sdev^2)
cum_var_exp <- cumsum(var_exp)
plot(cum_var_exp, type = "b", xlab = "Number of Components", ylab = "Cumulative Explained Variance")
abline(h = 0.85, col = "red", lty = 2)
```
这段代码首先导入数据,然后提取需要进行主成分分析的特征列。接下来使用"prcomp"函数进行主成分分析,并设置参数"scale = TRUE"进行数据标准化。然后计算解释方差比例,并绘制累计解释方差曲线。最后使用"abline"函数添加一条水平线,表示累计解释方差达到85%的阈值。
希望对你有帮助!
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Sklearn——PCA主成分分析](https://blog.csdn.net/m0_37634594/article/details/122182180)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【python数据分析】数据建模之 PCA主成分分析](https://blog.csdn.net/weixin_40637477/article/details/124609872)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
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