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R:使用prcomp(，center=T，scale=T)和缩放数据，然后使用prcomp()的区别

使用prcomp()函数进行主成分分析时，可以通过设置参数center=T和scale=T来对数据进行缩放和中心化处理。下面是对这两个参数的解释和区别：

center=T：中心化数据中心化是指将数据的均值调整为0，即将每个变量的观测值减去该变量的均值。这样做的目的是消除变量之间的平移差异，使得数据集的中心位于原点。中心化后的数据可以更好地反映变量之间的相对关系。
scale=T：缩放数据缩放是指将数据按照标准差进行调整，使得每个变量的标准差为1。这样做的目的是消除变量之间的尺度差异，使得不同变量的权重更加平衡。缩放后的数据可以更好地反映变量之间的相对重要性。

区别：

当只设置center=T时，数据将仅进行中心化处理，不进行缩放。这意味着数据的均值将被调整为0，但标准差不会改变。这种情况适用于变量之间的尺度差异不大，但需要消除平移差异的情况。
当同时设置center=T和scale=T时，数据将进行中心化和缩放处理。数据的均值将被调整为0，标准差将被调整为1。这种情况适用于变量之间存在尺度差异，且需要消除平移和尺度差异的情况。

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相关搜索:R取消缩放和反向变换地图轴或使用原始数据列中的轴从R中的lm模型中获取最近X天的数据的系数和截取值，并对第二天重复该系数和截取值，然后使用它创建数据帧使用具有预定均值和标准差(loc& scale)的scipy拟合t分布？使用分类特征缩放数据帧，然后是X_train / X_test的fit_transform()和transform()在R中使用CLT和t.test()的不同结果在R中创建多个Chisq/t-test的更有效的方法是什么？(使用泰坦尼克号数据)在使用Nuxt.js + i18n时，我想使用t方法来处理标记和自定义数据属性的href，而不是nuxt-link 如何使用semPLS包获取R中的t统计数据和/或p值？如何使用具有两个以上参数或分类变量的数据迭代R中的t-test？vs+js压缩工具

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，长度代表原始数据对主成分的贡献度。...在空间上，PCA可以理解为把原始数据投射到一个新的坐标系统，第一主成分为第一坐标轴，它的含义代表了原始数据中多个变量经过某种变换得到的新变量的变化区间；第二成分为第二坐标轴，代表了原始数据中多个变量经过某种变换得到的第二个新变量的变化区间...这样我们把利用原始数据解释样品的差异转变为利用新变量解释样品的差异。...ggbiplot的使用： ? ? ?...pcobj # prcomp()或princomp()返回结果 choices # 选择轴，默认1：2 scale # covariance biplot (scale = 1), form

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