在R中使用model.matrix函数拟合主成分分析
，可以通过以下步骤完成：
- 首先，导入所需的R包，如"stats"和"psych"。可以使用以下命令导入包：
library(stats)
library(psych)- 准备数据集。确保数据集中的变量是数值型的，并且没有缺失值。假设数据集名为"mydata"。
- 使用model.matrix函数创建模型矩阵。模型矩阵是将数据集转换为主成分分析所需的矩阵形式。可以使用以下命令创建模型矩阵：
model_matrix <- model.matrix(~., data = mydata)这里的"~."表示使用所有变量进行主成分分析。
- 进行主成分分析。可以使用prcomp函数进行主成分分析，并将模型矩阵作为输入。以下是一个示例：
pca <- prcomp(model_matrix)这将计算主成分分析，并将结果存储在名为"pca"的对象中。
- 查看主成分分析的结果。可以使用summary函数查看主成分分析的摘要信息，包括每个主成分的方差解释比例和贡献度。以下是一个示例：
summary(pca)- 可以通过以下命令获取主成分分析的主成分载荷：
loadings <- pca$rotation主成分载荷表示每个变量对于每个主成分的贡献程度。
- 可以通过以下命令获取主成分分析的主成分得分：
scores <- pca$x主成分得分表示每个样本在每个主成分上的投影值。
主成分分析的优势是可以降低数据的维度，并提取出最重要的特征。它在数据可视化、特征选择和数据压缩等方面有广泛的应用。
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3回答
R:向后主成分计算
r、pca
我想在R中执行一个向后的主成分计算，意思是:通过PCA对象本身获得原始矩阵。
这是一个例子：
# Load an expression matrix
load(url("http://www.giorgilab.org/allexp_rsn.rda"))
# Calculate PCA
pca <- prcomp(t(allexp_rsn))
为了获得原始矩阵，应由PCA本身对旋转进行乘，因此：
test<-pca$rotation%*%pca$x
但是，正如您可能检查的，计算的“测试”矩阵与原始的"allexp_rsn“矩阵完全不同。我做错了什么？函数pr
浏览 2提问于2014-07-07得票数 2
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1回答
预测R中PCA空间中的新数据
r、pca、predict
在对第一数据集(a)进行主成分分析之后，我将第二数据集(b)投影到第一数据集的PCA空间中。
从这里，我想提取(b)的预测分析的可变负载。(a)的PCA的可变负载由prcomp()返回。如何检索(b)的可变载荷，投影到(a)的PCA空间？
# set seed and define variables
set.seed(1)
a = replicate(10, rnorm(10))
b = replicate (10, rnorm(10))
# pca of data A and project B into PCA space of A
pca.a = prcomp(a)
project.
浏览 1提问于2017-10-19得票数 3
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2回答
k-means分析:如何将数据转换为数字？
r、k-means
我想在R中执行k-means分析，因此我需要数字数据。我尝试了以下几种方法
unlist(pca)
as.numeric(pca)
lapply(pca,as.numeric(pca))
主成分分析只是“正常”的主成分分析数据，如图所示(使用fviz_pca_ind()函数)。
顺便说一句，当我尝试运行k-means分析时，它告诉我"list object list be coerced to type double“。这就是为什么我想把一切都变成数字的原因。
如何将pca数据转换为数字？
谢谢;)
浏览 42提问于2020-02-17得票数 0
做了一些主成分分析，并与FactoMineR函数、PCA和base的prcomp结果进行了比较，得到了不同的结果。一个例子
library(ISLR)
library(FactoMineR)
data("NCI60")
df <- NCI60$data
pca_prcomp <- prcomp(df, scale. = T)
pca_facto <- FactoMineR::PCA(df, scale.unit = T, graph = F, ncp = 65)
# One column is missing
dim(pca_prcomp$x)
d
浏览 2提问于2018-01-17得票数 2
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1回答
在屏幕图中命名主要组件
r、pca
我正在使用形态测量执行一些主成分分析，这些测量使用log10进行归一化。我使用以下命令在R中生成PCA：
library(factoextra)
PCA_morpho <- prcomp(dataframe_morpho, scale = TRUE)
在这之后，我制作了一个屏幕图，看看哪些组件解释了使用以下命令获得的差异：
fviz_screeplot(PCA_morpho)
打印的图表在这里：
有没有可能知道哪些输入变量(来自我的"dataframe_morpho")构成了这个屏幕图中的每个“维度”？每个“维度”可以是我的数据中的每个度量？
浏览 6提问于2021-10-21得票数 0
2回答
PCA在协方差矩阵中的应用
r、pca、covariance
我很难理解程序中的一些步骤。它们取坐标数据，找出协方差矩阵，应用主成分分析，然后从每个特征值的平方根中提取标准差。我试图重新生产这一过程，但我被困在台阶上。
所采取的步骤
该数据集由一个矩阵R组成，该矩阵包含巴黎的辅助性，(x(i)，y(i))与i=1，.，N为记录的实例总数。将主成分分析应用于R输入数据集的协方差矩阵，得到以下变量：
a)新坐标系的主要组成部分，特征向量u和v，以及
( b)每个主成分解释的总变异性对应的特征值(λ1和λ2)。
使用这些变量，为每个项创建了一个图形表示。两个正交段集中在坐标数据的平均值上。每段的方向由主成分分析的特征向量驱动，每段的长度定义为均值附近的一个标准
浏览 2提问于2019-04-29得票数 0
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3回答
如何选择pca之后最相关的前100个特征(子集)？
matlab、data-mining
我在一个63*2308矩阵上执行PCA，得到了一个分数和一个系数矩阵。得分矩阵为63*2308，系数矩阵为2308*2308。
如何提取最重要的前100个特征的列名，以便对它们执行回归？
浏览 1提问于2013-04-08得票数 3
1回答
是否有方法将PCA应用于两个栅格堆栈(w相同变量)？
r、raster、pca
我试图对R中的一些生物气候变量进行主成分分析，特别是worldclim.org目前和未来的生物气候变量预测。
问题在于prcomp只能使用一个栅格堆栈。我想让prcomp同时在两个栅格上工作。Rasterstack，它们具有完全相同的变量集(名称和范围)，但是不同的单元格值。
我有一个迂回的方法来解决这个问题，就是把未来光栅层的范围转换成一个广泛的栅格层，并将它们与当前的光栅层合并。但是，这给了我很多关于其他数据的预测问题，我希望与这些数据一起使用。
我明白这一点还不完全清楚，但基本上: PCA具有相同变量的两个栅格，具有相同的坐标，不需要移动范围。
谢谢!
编辑:我不知道如何获取数据或创建示
浏览 1提问于2019-04-07得票数 0
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1回答
使用PCA得分随着组件数量的增加而增加
python、scikit-learn、data-science、pca
我最近开始使用python从事机器学习等相关领域的工作。今天，我正在处理一个数据集，我想在其中应用降维并应用我的模型来评估分数。这个数据集有30个特征。
我从一个简单的算法开始，这是Logistic回归，但在应用我的logistic回归之前，我想做一个PCA。为了确定哪个组件的数量是最好的，我使用了带有逻辑回归的gridsearchCV，只使用了C参数和我选择组件数量的主成分分析。我得到的结果是，我在PCA中使用的组件越多，精度得分就越高。以我的n_components=30为例，我得到了0.81的精度分数。
问题是，我认为PCA用于降维(即处理较少的特征)，它可以帮助提高分数。有什么我不明白
浏览 1提问于2020-10-26得票数 0
1回答
我试图使用以下数据集通过r中的主成分分析(pca)运行社会资本数据：
我可以很好地运行分析，但我需要将因素加载合并到原始数据集上，以便进行进一步的分析和表示。我只需要知道如何在运行pca分析时保留id变量，以便将这些变量合并到原始数据集中。
我已经标准化了数据，然后运行下面的代码(这是我从另一个来源收集的)。对于美国的每个县，我收到的似乎是一个列中的因素加载，但我的问题是，我的原始数据库包含每个县的id变量(FIPS代码)，但因素加载不包含。
calcpc <- function(variables,loadings)
{
# find the number of samples i
浏览 3提问于2019-01-12得票数 0
1回答
如何在主成分分析后计算T2热度？
r、pca
在主成分分析之后，我需要计算T2和SPE (Q)。我使用mdatools库中的pca函数进行了计算，但我发现计算的PC与使用prcomp或princomp函数计算的PC不同。为什么？
library(mdatools)
NF4.3.pca4 <- pca(NF4.3, ncomp = 15, center = T, scale = T)
res <- NF4.3.pca4$calres
NF4.3.pca <- prcomp(NF4.3, center = T, scale. = T) #different eigenvalues
有没有其他方法可以根据主成分计算T2和SP
浏览 0提问于2019-05-21得票数 0
1回答
cv::PCA (openCV)计算数据本身的协方差矩阵吗？还是我们应该把covarince矩阵传递给它？
c++、opencv、pca
尝试将主成分分析(PCA)与支持向量机(SVM)相结合进行人脸识别。但我对简历感到困惑：：pca！根据计算特征向量和特征值的，首先计算数据的协方差矩阵，然后由协方差矩阵计算特征向量和特征值。在它的样本代码中，它不计算协方差矩阵，它只是将数据传递给构造函数。那么cv::pca计算协方差矩阵本身？或者我们应该计算它并把它传递给cv::pca警员？从特征向量和特征值的维数来看，我猜它没有计算它们。我说的对吗？
浏览 2提问于2015-09-16得票数 1
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2回答
用R中增加部分数据作为函数输入的生成循环
r、loops、dataframe
我使用PCA分析中的第一个主成分作为预测模型中的一个解释变量，该模型使用卡尔曼滤波进行递归预测。换句话说，在每个时间点，模型都会根据模型中包含的新观测来更新和生成新的预测。由于PCA使用模型中包含的所有观测数据进行计算，我还需要递归地运行PCAs，只使用我所预测的时间点之前的观测结果(否则，PCA-结果可能会显示关于未来的信息，并帮助该模型产生比其他情况更准确的答案)。我认为循环可能是解决方案，但我正在为如何制定代码而苦苦挣扎。
作为一个更具体的例子，请考虑是否有下面的data.frame
data <- as.data.frame(rbind(c(6,15,23),c(9,11,22)
浏览 0提问于2020-02-20得票数 1
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1回答
用颜色绘制PCA得分
r、pca
我正在做PCA，我想在R中绘制第一个主成分与第二个主成分：
pca<-princomp(~.,data=data, na.action=na.omit
plot(pca$scores[,1],pca$scores[,2])
或者可能有几个主要组成部分：
pairs(pca$scores[,1:4])
但是，这些点是黑色的。如何适当地为图形添加颜色？我需要几种颜色？我绘制的每个主成分都有一个？还是我的数据矩阵中的每一行都对应一个？
谢谢
编辑：
我的数据如下所示：
> data[1:4,1:4]
patient1
浏览 0提问于2013-01-12得票数 3
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1回答
在进行PCA时检测异常值
matlab、statistics、pca、outliers
我是数据分析的新手，并试图更好地理解如何在进行PCA分析时识别异常值。我创建了一个有5列的数据矩阵来表示我的变量，包括数学、英语、历史、物理和社会科学；每一行代表学生在课堂上获得的最终成绩。当我绘制第一和第二主成分的得分时，我的数据矩阵中的第五列是一个异常值。我希望有一种在数学上检测异常值的方法，而不必绘制分数；任何帮助我做到这一点的建议或想法都是非常感谢的。提前感谢您的帮助。我已经在下面发布了我的代码。
%Column names
colNames = {'Math','English','History','Physics',
浏览 2提问于2014-08-27得票数 2
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1回答
主成分对象的std值在prcomp和脱字符中不同
r、statistics
我在下面的数据集中尝试了主成分分析。我尝试过prcomp函数和插入preProcess函数。
library(caret)
library(AppliedPredictiveModeling)
set.seed(3433)
data(AlzheimerDisease)
adData = data.frame(diagnosis,predictors)
inTrain = createDataPartition(adData$diagnosis, p = 3/4)[[1]]
training = adData[ inTrain,]
testing = adDat
浏览 2提问于2016-08-04得票数 3
5回答
将PCA应用于非常大的稀疏矩阵
language-agnostic、machine-learning、sparse-matrix、pca
我正在用R做一个文本分类任务，我获得了一个大小为22490×12万的文档项矩阵(只有400万个非零条目，小于1%的条目)。现在，我想利用主成分分析( PCA )来降低维数。不幸的是，R不能处理这个庞大的矩阵，所以我将这个稀疏矩阵存储在一个文件中，格式为“matrix”，希望使用其他一些技术来进行PCA。
因此，有人能给我一些有用的库(不管编程语言是什么)，它可以方便地用这个大规模矩阵进行主成分分析，或者自己做一个长和主成分分析，换句话说，首先计算协方差矩阵，然后计算协方差矩阵的特征值和特征向量。
我想要的是计算所有PC(12万)，并只选择前N个人电脑，谁占90%的方差。显然，在这种情况下，我必
浏览 16提问于2012-05-23得票数 18
1回答
为什么协方差矩阵的主成分捕获变量的最大方差？
statistics、linear-algebra、pca、eigenvector
我试着理解PCA，我读了几本教程。到目前为止，我了解到，矩阵的特征向量意味着向量按特征值的比例乘以该矩阵时旋转和缩放的方向。因此，与最大特征值相关联的特征向量定义了最大旋转的方向。据我所知，沿着主成分，变化最大，重建误差最小。我不明白的是：
为什么要找到协方差矩阵的特征向量，以便用这个轴更好地定义原始变量？
除了教程之外，我还复习了这里的其他答案，包括和。但我还是不明白。
浏览 2提问于2017-11-30得票数 2
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1回答
不准确吗？特征面的r lang主元分析
r、pca、svd、eigenvector
我的问题是:在我们想要进行PCA的矩阵的情况下，特征的数量远远超过试验的数量，为什么prcomp的行为不像预期的那样(或者我是不是遗漏了什么)？
下面是问题的总结，， (是55 of未压缩)，。
我的确切情况是，我有一个矩阵p乘n个矩阵X (p =特征，n=试验)，其中的试验是脸部的照片，特征是照片中的像素(所以是32256×148个矩阵)。我想要做的是找到这个矩阵的主成分分数向量。由于寻找协方差矩阵XX^T的代价太大，一个简单的解决方法是求X^TX的特征向量(v_i)，并通过X (Xv_i) 对其进行变换。
XTX <- t(X) %*% X # missing the 1 / n -
浏览 0提问于2014-08-24得票数 0
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2回答
PCA在一个样本中的应用
python、machine-learning、scikit-learn、computer-vision、pca
我目前正在与机器学习的图像识别项目工作。
这套列车有1600个图像，大小为300x300，因此每幅图像有90000个特征。
为了加快训练速度，我将PCA与n_components = 50相结合
测试集有450幅图像，我可以在这个测试集中成功地测试模型。
现在，我想预测一个图像是由网络摄像头拍摄的。问题是，我是否应该将PCA应用于该图像？
如果我不应用PCA，我就会得到ValueError: X.shape[1] = 90000 should be equal to 50, the number of features at training time
如果我应用主
浏览 0提问于2019-05-01得票数 3
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