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81242 10
2012-03-06
悬赏 200 个论坛币 已解决
主成分散点图.bmp
实例
某中学随机抽取某年级30名学生,测量其身高,体重,胸围,坐高,针对这30名中学生身体四项指标数据做主成分分析。
student<-data.frame(
X1=c(148, 139, 160, 149, 159, 142, 153, 150, 151, 139,
140, 161, 158, 140, 137, 152, 149, 145, 160, 156,
151, 147, 157, 147, 157, 151, 144, 141, 139, 148),
X2=c(41, 34, 49, 36, 45, 31, 43, 43, 42, 31,
29, 47, 49, 33, 31, 35, 47, 35, 47, 44,
42, 38, 39, 30, 48, 36, 36, 30, 32, 38),
X3=c(72, 71, 77, 67, 80, 66, 76, 77, 77, 68,
64, 78, 78, 67, 66, 73, 82, 70, 74, 78,
73, 73, 68, 65, 80, 74, 68, 67, 68, 70),
X4=c(78, 76, 86, 79, 86, 76, 83, 79, 80, 74,
74, 84, 83, 77, 73, 79, 79, 77, 87, 85,
82, 78, 80, 75, 88, 80, 76, 76, 73, 78)
)
#主成分分析
student.pr <- princomp(student, cor = TRUE)
#显示结果
summary(student.pr, loadings=TRUE)
#预测,显示各样本主成分的值
pre<-predict(student.pr)
#显示碎石图
screeplot(student.pr,type="lines")
# 主成分分析散点图
biplot(student.pr)

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吉林小王子 查看完整内容

碎石图可以帮助选择主成分的个数,,跟上面的累积方差贡献率基本上是一个意思,从你画的碎石土,两个主成分就可以了 双重信息图biplot,表明各个变量在3,5,25,12,13等学生上面表现的强烈,
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2012-3-6 18:39:49
碎石图可以帮助选择主成分的个数,,跟上面的累积方差贡献率基本上是一个意思,从你画的碎石土,两个主成分就可以了
双重信息图biplot,表明各个变量在3,5,25,12,13等学生上面表现的强烈,
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2012-3-6 21:00:22
which(X1==max(X1))
which(X2==max(X2))
which(X3==max(X3))
which(X4==max(X4))
可以查看最大的那个指标是哪个学生
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2012-3-6 21:23:53
吉林小王子 发表于 2012-3-6 21:00
which(X1==max(X1))
which(X2==max(X2))
which(X3==max(X3))
真是好兄弟!
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2012-3-6 22:19:23
吉林小王子 发表于 2012-3-6 20:28
碎石图可以帮助选择主成分的个数,,跟上面的累积方差贡献率基本上是一个意思,从你画的碎石土,两个主成分 ...
我反复看,还是看不太懂。
是不是箭头长短代表着主成分矩阵系数的大小?
第1主成分.bmp
如上图,在第一主成分轴(横轴)上,四个变量都是负值,所以箭头都在0的左边。而且箭头长短与四个值相一致。
在纵轴(主成分2)上呢,则x1和x4是正,x2和x3是负,这也吻合了。


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2012-3-6 23:06:18
这个我到没有研究过,你说的有道理,我看了一下,我自己书上的例子也符合你的说法,你观察的很细致啊,治学严谨,佩服啊,佩服。学习了
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