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非常簡(jiǎn)單而又非常完整的R語(yǔ)言主成分分析實(shí)例
2018-03-04
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非常簡(jiǎn)單而又非常完整的R語(yǔ)言主成分分析實(shí)例
本篇文章不講有關(guān)主成分分析的理論知識(shí),只講實(shí)際操作。
實(shí)例:(中學(xué)生身體四項(xiàng)指標(biāo)的主成分分析)
在某中學(xué)隨機(jī)抽取某年級(jí)30名學(xué)生,測(cè)量其身高(X1)、體重(X2)、胸圍(X3)和坐高(X4),數(shù)據(jù)如下。試對(duì)這30名中學(xué)生身體四項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)做主成分分析

這些數(shù)據(jù)保存保存在students_data.csv中,該文件中的部分?jǐn)?shù)據(jù)截圖如下:

現(xiàn)在開(kāi)始做主成分分析
第一步:將students_data.csv中的數(shù)據(jù)讀入到程序中
data <- read.csv('D:/students_data.csv', header = T)   
注:header = T表示將students_data.csv中的第一行數(shù)據(jù)設(shè)置為列名,這種情況下,
students_data.csv中的第二行到最后一行數(shù)據(jù)作為data中的有效數(shù)據(jù)。header = F
表示不將students_data.csv中的第一行數(shù)據(jù)設(shè)置為列名,這種情況下,students_data.csv
中的第一行到最后一行數(shù)據(jù)作為data中的有效數(shù)據(jù)。
第二步:進(jìn)行主成分分析
student.pr <- princomp(data, cor = T)
注:cor = T的意思是用相關(guān)系數(shù)進(jìn)行主成分分析。
第三步:觀(guān)察主成分分析的詳細(xì)情況
summary(student.pr, loadings = T)
執(zhí)行完這一步的具體結(jié)果如下:

說(shuō)明:結(jié)果中的Comp.1、Comp.2、Comp.3和Comp.4是計(jì)算出來(lái)的主成分,Standard deviation代
表每個(gè)主成分的標(biāo)準(zhǔn)差,Proportion of Variance代表每個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率,Cumulative
Proportion代表各個(gè)主成分的累積貢獻(xiàn)率。每個(gè)主成分都不屬于X1、X2、X3和X4中的任何一個(gè)。
第一主成分、第二主成分、第三主成分和第四主成分都是X1、X2、X3和X4的線(xiàn)性組合,也就是說(shuō)最原始
數(shù)據(jù)的成分經(jīng)過(guò)線(xiàn)性變換得到了各個(gè)主成分。然而并不是每個(gè)主成分的作用都非常關(guān)鍵,因此,我們只選
擇作用比較關(guān)鍵的幾個(gè),一般地,選擇累積貢獻(xiàn)率達(dá)到八成的前幾個(gè)主成分即可(這個(gè)實(shí)例中我們選擇前
兩個(gè),畢竟第二主成分的貢獻(xiàn)率也比較大)。
    接下來(lái),在得到主成分的基礎(chǔ)上進(jìn)行回歸也好進(jìn)行聚類(lèi)也好,就不再使用原始的X1、X2、X3和X4
了,而是使用主成分的數(shù)據(jù)。但現(xiàn)在還沒(méi)有各個(gè)樣本的主成分的數(shù)據(jù),所以,最后一步就是得到各個(gè)樣本主成分的數(shù)據(jù)。
第四步:計(jì)算得到各個(gè)樣本主成分的數(shù)據(jù)
pca_data <- predict(student.pr)
得出的結(jié)果如下:

我們只保留Comp.1和Comp.2的數(shù)據(jù)即可。
結(jié)束:到此,大功告成,接下來(lái)可以做自己想做的事情了。



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