R 語言 主成分分析案例demo
某市13個工業部門8個指標的案例;
# Title : TODO
# Objective : TODO
# Created by: fuguowen
# Created on: 2018/12/4
#讀取資料
hangye<-read.table("1.txt");
print(hangye)
#### 作主成分分析,並顯示結果
hangye.pr<-princomp(hangye, cor=TRUE)
print(summary(hangye.pr, loadings=TRUE))
print(predict(hangye.pr))
biplot(hangye.pr)
相關推薦
R 語言 主成分分析案例demo
某市13個工業部門8個指標的案例; # Title : TODO # Objective : TODO # Created by: fuguowen # Created on: 2018/12/4 #讀取資料 hangye<-read.table("1.txt"); print(h
R語言-主成分分析
方法 var warning 參數 使用 with pro null 圖形 1.PCA 使用場景:主成分分析是一種數據降維,可以將大量的相關變量轉換成一組很少的不相關的變量,這些無關變量稱為主成分 步驟: 數據預處理(保證數據中沒有缺失值) 選擇因子模型(判斷是PCA
非常簡單而又非常完整的R語言主成分分析例項
本篇文章不講有關主成分分析的理論知識,只講實際操作。 例項:(中學生身體四項指標的主成分分析) 在某中學隨機抽取某年級30名學生,測量其身高(X1)、體重(X2)、胸圍(X3)和坐高(X4),資料如下。試對這30名中學生身體四項指標資料做主成分分析。
R語言主成分分析之SVD
#全資料集PCA all_col_mean = colMeans(data.learn.x) #計算訓練集每一列的均值 data.learn.PCAx = data.learn.x
R語言主成分分析
自己整理編寫的R語言常用資料分析模型的模板,原檔案為Rmd格式,直接複製貼上過來,作為個人學習筆記儲存和分享。部分參考薛毅的《統計建模與R軟體》和《R語言實戰》 解決自變數之間的多重共線性和減少變數個數 根據主成分分析的原理,它一方面可以將k個不獨立的指標變數通過線性變換變成k個相互
R語言主成分和因子分析篇
主成分分析(PCA)是一種資料降維技巧,它能將大量相關變數轉化為一組很少的不相關變數,這些無關變數稱為主成分。 探索性因子分析(EFA)是一系列用來發現一組變數的潛在結構的方法,通過尋找一組更小 的、潛在的或隱藏的結構來解釋已觀測到的、變數間的關係。 1.R中的主成分和因子
PCA主成分分析 R語言
number ble 輸入 null Language 差值 rotation test 根據 1. PCA優缺點 利用PCA達到降維目的,避免高維災難。 PCA把所有樣本當作一個整體處理,忽略了類別屬性,所以其丟掉的某些屬性可能正好包含了重要的分類信息 2. PCA原
R語言-邏輯迴歸+主成分分析-員工離職預測訓練賽
題目:員工離職預測訓練賽 網址:http://www.pkbigdata.com/common/cmpt/員工離職預測訓練賽_競賽資訊.html 要求: 資料主要包括影響員工離職的各種因素(工資、出差、工作環境滿意度、工作投入度、是否加班、是否升職、工資提升比例等)以及員工
R語言 PCA(主成分分析)
1、關鍵點 綜述:主成分分析 因子分析 典型相關分析,三種方法的共同點主要是用來對資料降維處理的從資料中提取某些公共部分,然後對這些公共部分進行分析和處理。 #主成分分析 是將多指標化為少數幾個綜合指標的一種統計分析方法 主成分分析是一種通過降維技術把多個變數化成少數幾個主成分的方法,這些主成分能夠反映原
R語言與資料分析之五:主成分分析
主成份分析歷史: Pearson於1901年提出,再由Hotelling(1933)加以發展的一種多變數統計方法。通過析取主成分顯出最大的個別差異,也用來削減迴歸分析和聚類分析中變數的數目,可以使用樣本協方差矩陣或相關係數矩陣作為出發點進行分析。 通過對原始變數進行線性組合
我的R之路:主成分分析
log -1 plot code style 9.png ngs alt 顯示 主成分分析是利用降維的方法,在損失很少信息量很少的前提下 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 1 90342 52
主成分分析及R使用
目錄 什麼是主成分分析 主成分推導 主成分的分析過程 R語言計算 主成分分析注意事項 什麼是主成分分析 principal-compon-analysis PCA,是將多指標化為少數幾個綜合指標的一種統計分析方法,由Pearson提出,由Hotelling
R語言——程式設計邏輯(案例分析)
迴圈語句 for,while語句 > a<-10 > a [1] 10 > for(i in 1:59){ + a[i]<-i*2+3 + } > a [1] 5 7 9 11 13 15 1
【機器學習算法-python實現】PCA 主成分分析、降維
pre gre text iss 主成分分析 int 找到 nts 導入 1.背景 PCA(Principal Component Analysis),PAC的作用主要是減少數據集的維度,然後挑選出基本的特征。 PCA的主要思想是移動坐標軸,找
R語言數據分析系列之五
r語 來看 tab barplot code 繪制 ber map lib R語言數據分析系列之五 —— by comaple.zhang 本節來討論一下R語言的基本圖形展示,先來看一張效果圖吧。 這是一張用R語言生成的,虛擬的wordcloud雲圖,詳細
【機器學習】主成分分析PCA(Principal components analysis)
大小 限制 總結 情況 pca 空間 會有 ges nal 1. 問題 真實的訓練數據總是存在各種各樣的問題: 1、 比如拿到一個汽車的樣本,裏面既有以“千米/每小時”度量的最大速度特征,也有“英裏/小時”的最大速度特征,
主成分分析(PCA)原理詳解(轉載)
增加 信息 什麽 之前 repl 神奇 cto gmail 協方差 一、PCA簡介 1. 相關背景 上完陳恩紅老師的《機器學習與知識發現》和季海波老師的《矩陣代數》兩門課之後,頗有體會。最近在做主成分分析和奇異值分解方面的項目,所以記錄一下心得體會。
解釋一下核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)的公式推導過程(轉載)
線性不可分 itl 專註 out center forest 測試 重要 原因 KPCA,中文名稱”核主成分分析“,是對PCA算法的非線性擴展,言外之意,PCA是線性的,其對於非線性數據往往顯得無能為力,例如,不同人之間的人臉圖像,肯定存在非線性關系,自己做的基於ORL數據
PCA (主成分分析)詳解 (寫給初學者) 結合matlab(轉載)
整數 變量 行為 保持 sum osc 入參 函數 data 一、簡介 PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析,是圖像處理中經常用到的降維方法,大家知道,我們在處理有關數字圖像處理方面的問題時,比如經常用的圖像的查詢
PCA主成分分析Python實現
more 公式 最大 最重要的 例如 好的 mina details args 作者:拾毅者 出處:http://blog.csdn.net/Dream_angel_Z/article/details/50760130 Github源代碼:https