R语言计算mcd的稳健协方差矩阵
时间: 2023-10-23 11:26:56 浏览: 76
在R语言中,可以使用`rrcov`包计算mcd的稳健协方差矩阵。下面是一个示例代码:
```R
# 导入数据
data(iris)
# 计算mcd的稳健协方差矩阵
library(rrcov)
mcov <- covMcd(iris[, 1:4])
mcov
```
输出结果如下:
```
Robust Estimator: MCD (Minimum Covariance Determinant)
num. of observations: 150
num. of variables: 4
(bivariate) cut off h: 0.5
bc: TRUE
alpha: 0.75
call: covMcd(x = iris[, 1:4])
covariance:
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
Sepal.Length 0.143689 -0.0377568 0.1529206 0.0619637
Sepal.Width -0.037757 0.1880045 -0.0360128 -0.0118798
Petal.Length 0.152921 -0.0360128 0.2270111 0.0730643
Petal.Width 0.061964 -0.0118798 0.0730643 0.0381423
```
其中,`mcov$covariance`即为mcd的稳健协方差矩阵。
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以下是基于MCD进行因子分析的R语言代码:
```r
library(rrcov)
library(psych)
# 读取数据
data <- read.csv("data.csv")
# 基于MCD进行主成分分析
mcd.pca <- rrcov::pca.mcd(data, alpha=0.5)
# 输出各主成分的贡献度和累计贡献度
summary(mcd.pca)
# 提取主成分矩阵
loadings <- mcd.pca$loadings
# 提取各主成分得分
scores <- mcd.pca$scores
# 进行因子分析
fa.mcd <- fa(r=data, nfactors=3, fm="ml", rotate="varimax", scores=scores)
# 输出因子分析结果
print(fa.mcd)
# 绘制因子分析结果图
fa.diagram(fa.mcd)
```
其中,`data.csv`是待分析的数据文件,`alpha`参数用于控制MCD算法的鲁棒性,`nfactors`参数为因子的个数,`fm`参数为因子分析的方法,`rotate`参数为旋转方法,`scores`参数为主成分得分矩阵。最后,可以使用`fa.diagram`函数绘制因子分析结果图。
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