r语言主成分贡献率怎么求
时间: 2023-11-03 12:11:20 浏览: 37
在R语言中,可以使用prcomp()函数进行主成分分析(PCA),并使用summary()函数获取每个主成分的贡献率。具体步骤如下:
1. 假设数据框为data,将需要进行PCA的变量保存到一个新的数据框中,比如叫做df:
```
df <- data[, c("var1", "var2", "var3")]
```
2. 运行prcomp()函数进行PCA:
```
pca <- prcomp(df, scale. = TRUE)
```
其中scale. = TRUE表示对数据进行标准化处理。
3. 运行summary()函数获取每个主成分的贡献率:
```
summary(pca)
```
在输出结果中,可以看到每个主成分的标准偏差(Standard deviation)和贡献率(Proportion of Variance)。
如果想要获取每个主成分的累计贡献率,可以将summary()函数的选项设置为cumulative = TRUE:
```
summary(pca, cumulative = TRUE)
```
在输出结果中,可以看到每个主成分的累计贡献率(Cumulative Proportion)。
相关问题
r语言从关系矩阵做出主成分分析,并求出各主成分贡献率及前两个主成分的贡献率
要进行主成分分析,可以使用R语言中的`prcomp()`函数。以下是一个示例代码:
```r
# 假设你的数据存储在dataframe中,其中变量X1到X10是你要进行主成分分析的变量
pca <- prcomp(dataframe[,c("X1","X2","X3","X4","X5","X6","X7","X8","X9","X10")], scale. = TRUE)
# 查看各主成分的贡献率
pca_var <- pca$sdev^2
pca_var_ratio <- pca_var / sum(pca_var)
pca_var_ratio
# 查看前两个主成分的贡献率
sum(pca_var_ratio[1:2])
```
这个代码将计算主成分分析,并输出各主成分的贡献率和前两个主成分的贡献率,你只需要将X1到X10替换成你的变量名称即可。
r语言从相关系矩阵做出主成分分析,并求出各主成分贡献率及前两个主成分的贡献率
假设相关系矩阵保存在一个名为`corr_matrix`的变量中,可以使用R语言中的`prcomp()`函数进行主成分分析,并且用`summary()`函数查看主成分的贡献率。代码如下:
```
pca <- prcomp(corr_matrix, scale = TRUE)
summary(pca)
```
其中,`scale = TRUE`表示对原始数据进行标准化处理。`summary(pca)`可以输出主成分分析的结果,其中包括各主成分的贡献率。前两个主成分的贡献率可以通过以下代码计算:
```
pca_var <- pca$sdev^2
pca_var_ratio <- pca_var / sum(pca_var)
pca_var_ratio[1:2] # 输出前两个主成分的贡献率
```
其中,`pca_var`表示每个主成分的方差,`pca_var_ratio`表示每个主成分的贡献率。`pca_var_ratio[1:2]`表示输出前两个主成分的贡献率。