r语言根据协方差矩阵计算累计贡献率确定主成分个数的代码

可以使用R语言中的prcomp函数来计算主成分分析，并且可以使用summary函数来查看各主成分的方差贡献率和累计贡献率。以下是一个示例代码：

# 生成一个示例数据集
set.seed(123)
x <- matrix(rnorm(1000), ncol = 10)

# 计算主成分分析
pca <- prcomp(x)

# 查看各主成分的方差贡献率和累计贡献率
summary(pca)

# 计算累计贡献率
cumsum(pca$sdev^2 / sum(pca$sdev^2))

其中，pca$sdev是主成分的标准偏差，pca$sdev^2是主成分的方差，sum(pca$sdev^2)是所有主成分方差的总和。通过对主成分方差的累加，可以得到累计贡献率。可以通过调整主成分的数量来达到所需的累计贡献率。

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：

# 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。

利用七个变量：YrHgt,FtFtBody,PrctFFB,Frame,BkFat,sALEhThe和SaleWt进行分析，请给出r语言代码：要求是由样本 协方差矩阵s和样本相关数矩阵分别做主成分分析，利用累计贡献率，确定主成分个数，并写出所选择的样本主成分的表达式，绘制双标图

这里提供一个完整的r语言代码：

# 读取数据
data <- read.csv("data.csv")

# 计算协方差矩阵和相关系数矩阵
cov.matrix <- cov(data)
cor.matrix <- cor(data)

# 进行主成分分析
pca.cov <- princomp(data, cor = FALSE)
pca.cor <- princomp(data, cor = TRUE)

# 输出解释方差累计贡献率
summary(pca.cov)$importance
summary(pca.cor)$importance

# 选择4个主成分
pca.cov <- princomp(data, cor = FALSE, scores = TRUE)
pca.cor <- princomp(data, cor = TRUE, scores = TRUE)
pc1 <- pca.cov$scores[, 1]
pc2 <- pca.cov$scores[, 2]
pc3 <- pca.cov$scores[, 3]
pc4 <- pca.cov$scores[, 4]

# 计算主成分载荷
loadings <- pca.cov$loadings
loadings

# 绘制双标图
biplot(pca.cov)

解释一下代码：

首先，我们读取数据并计算协方差矩阵和相关系数矩阵。然后，我们分别使用`princomp()`函数进行主成分分析，得到协方差矩阵下的主成分分析结果`pca.cov`和相关系数矩阵下的主成分分析结果`pca.cor`。

我们利用`summary()`函数输出解释方差的累计贡献率，并根据比较确定选择4个主成分。

接下来，我们再次进行主成分分析，这次设置`scores = TRUE`使得我们可以得到样本主成分的表达式。我们将第1-4个主成分分别存储到`pc1`-`pc4`变量中。

最后，我们计算主成分载荷并绘制双标图。注意，我们绘制的是协方差矩阵下的主成分分析结果`pca.cov`所得到的双标图。