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

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r、pca

PCA时，结果似乎是不同的。首先，我使用prcomp()函数并将参数center和scale设置为TRUE pca <- prcomp(t(data.matrix),scale = TRUE,center = TRUE) 它产生的结果是1.525950e-14wt 5 2.8361550 9.615572e-15 ko 1

浏览 93提问于2019-01-30得票数 0

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PCA+lm的交叉验证

r、pca、cross-validation

我是一名化学家，大约一年前我决定对化学计量学有更多的了解。我进行了一个实验设计(Doehlert类型，有3个因素)，记录了几种分析物的浓度，如，Y，。然后，我在Y上进行了主成分分析，我用第一台PC上的分数(总方差的87%)作为新的y作为线性回归模型，我的实验编码设置为X。现在，我需要在对新的“训练集”执行PCA之前，执行一次一次的交叉验证，然后像以前一样对分

浏览 2提问于2013-02-20得票数 1

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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a)新坐标系的主要组成部分，特

浏览 2提问于2019-04-29得票数 0

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svd(x，nu = 0)中出错:0区段尺寸

我正在尝试对具有5000列和30行的数据帧执行PCASample.scaled <- data.frame(apply(Sample,2,scale))得到了错误 Error in svd(x, nu = 0),center=T

浏览 0提问于2012-11-13得票数 8

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prcomp : PCA残差不是零

r、pca

我有3个变量，我使用prcomp运行PCA。我试着用加载和因子来重建变量，但是残差不是零。在统计学上(我可能错了)，我希望能够重建原始数据。我是不是遗漏了什么？0.8649705 0.7326563 0.64933130.9233625 0.7406451 0.6454023',sep=' ') pca = prcomp(test,center=T,scale

浏览 3提问于2014-05-12得票数 3

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biplot.prcomp的点而不是标签

r、plot、pca

我想为biplot主组件分析创建一个prcomp。但是，由于我的矩阵中有很多行，所以我不想打印所有这些标签。我主要关心的是总体分布，而不是所有细节。所以我只想用点来表示数据点，而不是标签。现在我做了这样的事情：但我担心的是，这是使用字符'.'，它将位于文本<e

浏览 5提问于2014-03-14得票数 2

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prcomp和ggbi图:无效的“rot”值

r、bioinformatics、pca、ggbiplot

我试图用R对我的数据进行PCA分析，我找到了，使用prcomp和ggbiplot。我的数据是两个样本类型，三个生物复制，每个(即6行)和大约20000个基因(即变量)。首先，使用指南中描述的代码获取PCA模型不起作用：Error i

浏览 4提问于2014-11-19得票数 7

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用R (USArrests)提供的一个例子，我想问一下，有没有人能告诉我自动绘图中的缩放导致了什么？我熟悉Borcard等人所描述的距离和相关性双线图。(2011)。autoplot函数使biplot变得更好，但我找不到如何使用该函数简单地区分距离和相关类型的biplot。# Distance biplot (scaling = 1) biplot(prcomp(USArrests, scale =

浏览 5提问于2018-05-17得票数 2

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如何获得R中解释的主成分%方差？prcomp()和preProcess()比较

r、pca、r-caret

我知道主成分分析可以使用base R中的prcomp()函数，或者caret包中的preProcess()函数，等等。首先，如果我们只对prcomp(<SOME_MATRIX>)或preProcess(<SOME_MATRIX>, method = "pca")类型的操作使用默认设置，那么我们结果中唯一的区别就是prcomp()在执行PCA之前不会对<em

浏览 21提问于2020-06-17得票数 0

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如何使用与$x中prcomp()返回的结果相同的结果计算主成分分数？

当我试图计算主成分( PC )分数(即在PC空间中投影的数据集)时，我得到的结果与prcomp()在其结果的$x属性中报告的结果不同。我对数据进行中心和缩放。我将prcomp()作为然后我可以访问被通缉的个人电脑分数从文档

浏览 1提问于2022-06-03得票数 0

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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)，。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。，主成分分数是特征面，可以用来成功地重建目标

浏览 0提问于2014-08-24得票数 0

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R函数prcomp使用NA的值失败，即使允许NA的值也是如此

r、pca、na

我使用函数prcomp来计算前两个主成分。但是，我的数据有一些NA值，因此该函数抛出错误。尽管在帮助文件?)) d$V2[7] <- NA prcomp(d, center = TRUE, scale = TRUE, na.action = na.omi

浏览 7提问于2012-08-23得票数 27

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R中的主成分分析(PCA)：使用哪个函数？

r、linear-algebra、pca、unsupervised-learning

谁能解释一下prcomp和princomp函数之间的主要区别是什么？谢谢!

浏览 0提问于2013-01-10得票数 6

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R:如何在pcaRes对象中使用ggbiplot？用缺失值绘制数据的PCA结果

r、plot、pca、ggbiplot、biplot

我通常使用prcomp函数进行主成分分析，并以一种奇特的方式用ggbiplot绘制结果(或者仅用ggplot2提取pca.obj$x)。=TRUE) obs.scale = 1, ellipse=T,NAs，我正在使用来自包的包装器函数，应用nipals方法(一种能够处理少量缺失值的迭代方法)。(iri

浏览 3提问于2018-04-04得票数 3

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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)res <- NF4.3.pca4

浏览 0提问于2019-05-21得票数 0

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R中数据的标准化

我正在做一些大型电子表格的PCA分析，我正在根据负载选择我的PC。据我所知，由于我的数据有不同的单位，所以在进行PCA分析之前，标准化是必须的。scale. a logical value indicating whether the variables shouldThe

浏览 0提问于2013-01-21得票数 2

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删除dplyr::group_by后和prcomp之前的等方差列

r、dplyr、pca

我使用dplyr在一个大型数据集中为多个组执行pcas。当使用group_by函数将数据分割成组时，一些变量具有相等的方差，因此pca无法运行。如何删除任何方差相等的列，然后对剩余的内容执行prcomp？下面是假数据。谢谢。Error in prcomp

浏览 0提问于2019-09-24得票数 1

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使用ggbiplot进行PCA缩放

r、ggplot2、pca、ggbiplot

我正在尝试使用prcomp和ggbiplot绘制主成分分析图。我在单位圆之外获取数据值，并且在调用prcomp之前无法重新缩放数据，这样我就可以将数据限制在单位圆内。data(wine)wine.pca=prcomp(wine[,1:3],scale.)wine2=wine[

浏览 4提问于2013-08-04得票数 8

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如何求解prcomp.default()：无法将常量/零列重新缩放为单位方差

r、matrix、pca、prcomp

我有一个包含9个样本(行)和51608个变量(列)的数据集，每当我试图扩展它时，我都会得到错误：pca = prcomp(pca_data)pca = prcomp(pca_data, scale = T)> Error in prcomp.default(pca_data, center = T, scale = T) : cannot

浏览 45提问于2016-10-29得票数 21

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PCA Biplot :一种隐藏向量以清晰看到所有数据点的方法

我正试着和R一起做PCA。或我可以用plot得到主成分分析结果。但是我不确定如何根据我的数据点

浏览 0提问于2012-11-14得票数 3

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