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在 R 中使用 sf 和 ggplot2 绘制河流地图

今年的重点是地下水，这是为我们的泉水、河流、湖泊和湿地提供食物的宝贵来源。 在本教程中，我们将深入探讨重建此地图的具体细节。...边界框 在我们用ggplot2做魔术之前再走几步。我们的目标包括欧洲和中东，因此我们希望确保我们主要占领欧洲。我们通过制作一个边界框来做到这一点。让我们使用 WGS84 坐标定义边界框的参数。...我们首先绘制河流线，并根据定义的宽度根据类和宽度分配特定颜色。 由于我们的目标是将视野缩小到欧洲，因此我们使用coord_sf根据预定义的边界框设置纬度和经度限制。...我们将使用蓝色阴影来绘制我们的河流类。此外，我们将大小限制定义为从 0 到 0.3 的数值范围。我鼓励你玩这个范围，看看你会得到什么。...好吧，这就是女士们和先生们！在本教程中，您学习了如何导入河流空间文件以及如何在 R 中制作欧洲的炫酷河流地图。随时检查完整代码这里，克隆存储库并根据需要重现、重用和修改代码。

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多元统计分析：主成分分析

， 所以，我们可以按主成分对应的方差贡献率对主成分进行排序，并算出累积方差贡献率， 一般，当k 处 累积方差贡献率>80时，我们就可以选择前 k 个主成分 主成分之间彼此不相关 -> 协方差cov =...按 各个主成分 方差递减，包含的信息量递减，只选取前 k 个 按 方差贡献率（方差占比）（某个主成分的方差占全部方差的比重）大小 先 对主成分 排序 排序后，算 累积方差贡献率（Cumulative...Proportion），前k个位置达到 >80%，就选取前k个作为最后的主成分，用于之后的主成分表达式 R语言内置函数中有 2种（princomp()和 prcomp）实现PCA，因为 PCA 的实现一般有...（均值0，方差1） R语言中 scale() 计算 样本协方差矩阵（标准化后协方差等于相关系数，所以，此处等同相关系数矩阵） 计算 协方差矩阵 的 特征值 和 特征向量 按 特征值 从大到小 排序 保留...》[美]卡巴斯夫 初识R语言——PCA的实现 主成分分析（PCA）原理及R语言实现 R语言 PCA分析 R语言手动计算主成分分析（PCA)及其在R函数的实现 本文作者： yiyun 本文链接： https

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R语言主成分分析

加载数据 使用R语言自带的iris鸢尾花数据进行演示。...R自带的PCA 主成分的实现可以通过分步计算，主要就是标准化-求相关矩阵-计算特征值和特征向量。 R中自带了prcomp()进行主成分分析，这就是工具的魅力，一次完成多步需求。...使用prcomp()进行主成分分析： # R自带函数 pca.res <- prcomp(iris[,-5], scale. = T, # 标准化 center =...(pca.res) 碎石图可以帮助确认最佳的主成分个数，可以使用默认的screeplot()实现： # 默认是条形图，我们改为折线图，其实就是方差贡献度的可视化 screeplot(pca.res,...一般来说，主成分的保留个数可以按照以下原则确定： 以累积贡献率确定，当前K个主成分的累积贡献率达到某一特定值（一般选70%或者80%都行）时，则保留前K个主成分； 以特征值大小来确定：如果主成分的特征值大于

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R语言实现常用的5种分析方法（主成分+因子+多维标度+判别+聚类）

但是在处理观测数目小于变量数目时无法发挥作用，例如基因数据。 R语言中进行主成分分析可以采用基本的princomp函数，将结果输入到summary和plot函数中可分别得到分析结果和碎石图。...一 、选择主成分个数 选择主成分个数通常有如下几种评判标准： 根据经验与理论进行选择 根据累积方差贡献率 ，例如选择使累积方差贡献率达到80%的主成分个数。...三 、旋转主成分 旋转是在保持累积方差贡献率不变条件下，将主成分负荷进行变换，以方便解释。成分旋转这后各成分的方差贡献率将重新分配，此时就不可再称之为“主成分”而仅仅是“成分”。...此外还可以使用predict(model)$posterior提取后验概率。 在使用lda和qda函数时注意：其假设是总体服从多元正态分布，若不满足的话则谨慎使用。...在计算类间距离时则有六种不同的方法，分别是最短距离法、最长距离法、类平均法、重心法、中间距离法、离差平方和法。 下面我们用iris数据集来进行聚类分析，在R语言中所用到的函数为hclust。

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R语言无监督学习：PCA主成分分析可视化

主成分分析（PCA）是指计算主成分的过程，以及随后在理解数据中使用这些成分的过程。PCA还可以用作数据可视化的工具。...为此，我们可以计算 每个主成分解释的方差的  比例（PVE）。通常最好将其解释为累积图，以便我们可以可视化每个成分的PVE和所解释的总方差。...一 确定要使用的主成分数 总的来说，我们希望使用最少数量的主成分来充分理解数据。可以说，做到这一点的最好方法是在scree图中可视化数据  ，我们将在后面演示。它只是累积PVE的图。...kable(summary(USArrests)) 我们可以看到数据具有不同的均值和方差。此外，这些变量是在完全不同的尺度上测量的。例如  UrbanPop ，以百分比为单位，每10万个人测量次数。...第二部分肯定解释了城市环境的影响，第三和第四部分显示了其他犯罪的区别。 我们可以绘制第一个主成分的图。 Biplot 在这里我们可以看到很多信息。

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R语言实现主成分和因子分析

1.R中的主成分和因子分析 R的基础安装包中提供了PCA和EFA的函数，分别为princomp （）和factanal（） psych包中有用的因子分析函数 函数 描述 principal（） 含多种可选的方差放置方法的主成分分析...） 绘制因子分析或主成分分析的载荷矩阵 scree（） 因子分析和主成分分析的碎石图 PCA/EFA 分析流程： （1）数据预处理；PCA和EFA都是根据观测变量间的相关性来推导结果。...判断是PCA（数据降维）还是EFA（发现潜在结构）更符合你的分析目标。若选择EFA方法时，还需要选择一种估计因子模型的方法（如最大似然估计）。...另外，两个主成分放置后的累积方差解释性没有变化，变的只是各个主成分对方差的解释（成分1从58%变为44%，成分2从22%变为37%）。...当scores=TRUE时，主成分得分存储在principal（）函数返回对象的scores元素中。

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R语言主成分和因子分析

1.R中的主成分和因子分析 R的基础安装包中提供了PCA和EFA的函数，分别为princomp （）和factanal（） psych包中有用的因子分析函数 函数 描述 principal（） 含多种可选的方差放置方法的主成分分析...） 绘制因子分析或主成分分析的载荷矩阵 scree（） 因子分析和主成分分析的碎石图 PCA/EFA 分析流程： （1）数据预处理；PCA和EFA都是根据观测变量间的相关性来推导结果。...判断是PCA（数据降维）还是EFA（发现潜在结构）更符合你的分析目标。若选择EFA方法时，还需要选择一种估计因子模型的方法（如最大似然估计）。...另外，两个主成分放置后的累积方差解释性没有变化，变的只是各个主成分对方差的解释（成分1从58%变为44%，成分2从22%变为37%）。...当scores=TRUE时，主成分得分存储在principal（）函数返回对象的scores元素中。

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R in action读书笔记（19）第十四章 主成分和因子分析

图中的圆圈表示因子和误差无法直接观测，但是可通过变量间的相互关系推导得到 14.1 R 中的主成分和因子分析 psych包中有用的因子分析函数 principal() 含多种可选的方差旋转方法的主成分分析...) 绘制因子分析或主成分的载荷矩阵 scree() 因子分析和主成分分析的碎石图 最常见的步骤: (1) 数据预处理。...-2.1586211 BURNS,E.B. 0.7669406 当scores = TRUE时，主成分得分存储在principal()函数返回对象的scores元素中。...图中同时展示了PCA和EFA的结果。PCA结果建议提取一个或者两个成分，EFA建议提取两个因子 14.3.2 提取公共因子 决定提取两个因子，可以使用fa()函数获得相应的结果。...阅读和词汇在第一因子上载荷较大，画图、积木图案和迷宫在第二因子上载荷较大，非语言的普通智力测量在两个因子上载荷较为平均，这表明存在一个语言智力因子和一个非语言智力因子。

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主成分分析①

简述 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种在损失很少信息的前提下，把多个指标转化为几个综合指标的多元统计分析方法，它的核心是数据降维思想，即通过降维的手段实现多指标向综合指标的转化...在实际应用中，如果原始数据集本身较为复杂，那么使用主成分分析可以使我们仅需要考虑几个综合指标，而且又不至于损失太多信息。...例如，使用PCA可将30个相关（很可能冗余）的环境变量转化为5个无关的成分变量，并且尽可能地保留原始数据集的信息。...，选择恰当的主成分个数； 解释主成分：写出前k个主成分的表达式 确定各样本的主成分得分 根据主成分得分的数据，做进一步的统计分析 R的基础安装包提供了PCA为 princomp() principal(...绘制因子分析或主成分分析的结果 fa.diagram() 绘制因子分析或主成分的载荷矩阵 scree() 因子分析和主成分分析的碎石图 判断主成分的个数 根据先验经验和理论知识判断主成分数；

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R语言k-means聚类、层次聚类、主成分（PCA）降维及可视化分析鸢尾花iris数据集

绘制上述聚类方法的树状图。 问题01：使用R中建立的鸢尾花数据集。 (a)：k-means聚类 讨论和/或考虑对数据进行标准化。...PCA图，考虑到主成分的方差。...使用k-means聚类法将数据集聚成3组 在之前的主成分图中，聚类看起来非常明显，因为实际上我们知道应该有三个组，我们可以执行三个聚类的模型。..., col =pred) PCA图 为了更好地考虑花瓣的长度和宽度，使用PCA首先减少维度是比较合适的。...= "鸢尾花数据的前两个主成分，椭圆代表90%的正常置信度，使用K-means算法对2个类进行预测") + PCA双曲线图 萼片长度~萼片宽度图的分离度很合理，为了选择在X、Y上使用哪些变量，我们可以使用双曲线图

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预处理之白化

白化介绍 在（自动编码器优化之主成分分析）中，我们已经了解了如何使用PCA降低数据维度。在一些算法中还需要一个与之相关的预处理步骤，这个预处理过程称为白化（一些文献中也叫sphering）。...为了使每个输入特征具有单位方差，我们可以直接使用 1/ sqrt(λ[i]) 作为缩放因子来缩放每个特征。具体地，我们定义白化后的数据 如下： ? 绘制出 x[PCAwhite]，我们得到: ?...在ZCA白化中，令 R = U 。我们定义ZCA白化的结果为： ? 绘制x[ZCAwhite], 得到： ?...可以证明，对所有可能的 R ，这种旋转使得 x[Zcawhite] 尽可能地接近原始输入数据 。当使用 ZCA白化时(不同于 PCA白化)，我们通常保留数据的全部 n 个维度，不尝试去降低它的维数。...因而在实践中，我们使用少量的正则化实现这个缩放过程，即在取平方根和倒数之前给特征值加上一个很小的常数 ： ? 当x在区间 [-1, 1] 上时，一般取值为10[^(-5)]。

2.4K70

R语言 主成分分析PCA（绘图+原理）

在 PCA 中，数据从原来的坐标系转换到新的坐标系下，新的坐标系的选择与数据本身是密切相关的。...如果我们的变量中有噪音的话，我们就在无形中把噪音和信息的权重变得相同，但PCA本身无法区分信号和噪音。在这样的情形下，我们就不必做定标。...特征向量是单位向量，其平方和为1。特征向量主要起转换作用，其数值不能说明什么问题，解释力更强的是载荷loadings，但很多R输出中经常混用，engen vector与loadings。...princomp函数输出有主成份的sd,loading,score,center,scale.prcomp函数使用较为简单，但是不同于常规的求取特征值和特征向量的方法，prcomp函数是对变量矩阵(相关矩阵...prcomp函数输出有sdev(各主成份的奇异值及其方差累积)，rotation（载荷矩阵），x（得分矩阵），center(变量的均值),scale（变量的标准偏差） data(wine) #三种葡萄酿造的红酒品质分析数据集

13.6K31

R语言多元分析系列

1 选择主成分个数 选择主成分个数通常有如下几种评判标准： 根据经验与理论进行选择 根据累积方差贡献率 ，例如选择使累积方差贡献率达到80%的主成分个数。...3 旋转主成分 旋转是在保持累积方差贡献率不变条件下，将主成分负荷进行变换，以方便解释。成分旋转这后各成分的方差贡献率将重新分配，此时就不可再称之为“主成分”而仅仅是“成分”。...1.线性判别 当不同类样本的协方差矩阵相同时，我们可以在R中使用MASS包的lda函数实现线性判别。lda函数以Bayes判别思想为基础。...此外还可以使用predict(model)$posterior提取后验概率。 在使用lda和qda函数时注意：其假设是总体服从多元正态分布，若不满足的话则谨慎使用。...在计算类间距离时则有六种不同的方法，分别是最短距离法、最长距离法、类平均法、重心法、中间距离法、离差平方和法。

1.3K60

案例实战 | 主成分分析实现数据描述

前言 在之前的文章中，我们已经详细介绍了主成分分析的原理，并用Python基于主成分分析的客户信贷评级进行实战。...pca = PCA(n_components=9) # 直接与变量个数相同的主成分 pca.fit(data) 结果分析 累积解释变异程度 # 累积解释变异程度 plt.plot(np.cumsum...(pca.explained_variance_ratio_), linewidth=3) plt.xlabel('成份数') plt.ylabel('累积解释方差'); plt.grid(True)...可以看出，当取主成分数为2时，累积解释方差就已经达到0.97有多(0.85 就已经足够)，说明我们只需要取两个主成分即可 重新建模 综上可知两个主成分就已经足够了 pca = PCA(n_components...其实PCA并不能非常好的满足维度分析的需求，能够做到「因子分析」最好，它是主成分方法的拓展，作为维度分析的手段，因子分析也是构造合理的聚类模型和稳健的分类模型的必然步骤。

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R语言k-means聚类、层次聚类、主成分（PCA）降维及可视化分析鸢尾花iris数据集|附代码数据

画一个图来显示聚类的情况 (b)部分：层次聚类 使用全连接法对观察值进行聚类。 使用平均和单连接对观测值进行聚类。 绘制上述聚类方法的树状图。...为了更好地考虑花瓣的长度和宽度，使用PCA首先降低维度会更合适。...Pred) 为了更好地解释PCA图，考虑到主成分的方差。...plot(萼片长度,萼片宽度, col =pred) 向下滑动查看结果▼ PCA图 为了更好地考虑花瓣的长度和宽度，使用PCA首先减少维度是比较合适的。...iris数据集的层次聚类分析 左右滑动查看更多 01 02 03 04 PCA双曲线图 萼片长度~萼片宽度图的分离度很合理，为了选择在X、Y上使用哪些变量，我们可以使用双曲线图。

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PCA详解

，有效信息少 过大：特征上带有大量的有效信息 笔记：PCA中就是使用样本方差作为信息衡量的指标。...(a_i-\mu_a)(b_i-\mu_b) 当均值为0，上面的协方差公式可以表示为 Cov(a,b)=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^ma_ib_i 当样本数较大时，不必在意其是 m...\lambda_1比较大，所以使用c_1作为基 sklearn中PCA的使用 重要的参数是n_components，降维之后需要保留的特征数量，取值在[0, min(X.shape)]。...曲线横纵坐标分别是： 降维后保留的特征个数 累积可解释性方差贡献率 # numpy中额cumsum来累积计算 pca_line = PCA().fit(X) # PCA后面没有填写n_components...(X) pca_f.explained_variance_ratio_.sum() PCA和SVD比较 PCA：信息量的衡量指标为方差，通过特征值分解找出空间V；需要求解协方差矩阵\frac{1}{n}

1.5K10

【视频】主成分分析PCA降维方法和R语言分析葡萄酒可视化实例|数据分享|附代码数据

在本文中，我们将讨论如何通过使用 R编程语言使用主成分分析来减少数据维度分析葡萄酒数据高维数据集的处理可能是一个复杂的问题，因为我们需要更高的计算资源，或者难以控制机器学习模型的过度拟合等。...“PCA 的工作条件是，当高维空间中的数据映射到低维空间中的数据时，低维空间中数据的方差或散布应该最大。”假设我们必须将数据点的二维表示转换为一维表示。...蓝线是使用数学优化构建的，以尽可能地沿该线最大化数据点之间的方差，数据在二维空间中沿蓝线具有最大方差。我们称这条线为我们的第一个主成分。...原始特征通常显示出显着的冗余，这也是主成分分析在降维方面如此有效的主要原因。R语言主成分分析（PCA）葡萄酒可视化：主成分得分散点图和载荷图我们将使用葡萄酒数据集进行主成分分析。...prcomp()函数的PCA输出的轴图示    pcavar <- round((sdev^2)/sum((sdev^2))基础图形绘制主成分得分图，使用基本默认值绘制载荷图plot(scores[,1

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维度爆炸？Python实现数据压缩竟如此简单！

前言 在之前的文章中，我们已经详细介绍了主成分分析的原理，并用Python基于主成分分析的客户信贷评级进行实战。...pca = PCA(n_components=9) # 直接与变量个数相同的主成分 pca.fit(data) 结果分析 累积解释变异程度 # 累积解释变异程度 plt.plot(np.cumsum...(pca.explained_variance_ratio_), linewidth=3) plt.xlabel('成份数') plt.ylabel('累积解释方差'); plt.grid(True)...可以看出，当取主成分数为2时，累积解释方差就已经达到0.97有多(0.85 就已经足够)，说明我们只需要取两个主成分即可 重新建模 综上可知两个主成分就已经足够了 pca = PCA(n_components...绘制波士顿矩阵，这里的散点图的点标注代码是前人的优秀轮子，直接拿来用即可。

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