princomp

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    在Matlab中使用princomp（）？

    我在MATLAB如下： >> X = [ 123 982 123 ; 434 233 842; 143 239 583; 733 292 503] X = 123 982 123 434 233 842 143 239 583 733 292 503 [coeff,score] = princomp(X) coeff = -0.3714 0.9202 0.1241 0.
    matlab princomp 2015-06-11

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    如何針對具有多個組的數據集對每個組進行PCA？

    我個人從四個羣體，四個處理和三次重複的數據集。每個人只有一個人口，治療和複製組合。我從每個人身上取得了四次測量結果。我想針對每個羣體，底物和重複組合對這些測量進行PCA。 我意識到如何對所有個體做PCA，我可以將數據集分成多個數據集，用於羣體，底物和複製的每個組合，然後在每個新數據集上執行PCA。 我怎樣才能在完整的數據集獲得獨立的PC1，PC2 ...結果的人羣中，基材每個組合進行PCA，並複製
    r pca princomp 2014-10-10

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    從Princomp加載中構造分數R

    我希望能夠使用它的加載構建主成分分析的分數，但是我無法弄清楚princomp函數在計算數據集的分數時實際做了些什麼。一個玩具的例子： cc <- matrix(1:24,ncol=4) PCAcc <- princomp(cc,scores=T,cor=T) PCAcc$loadings Loadings: Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 [1,] 0.
    r pca princomp 2013-06-01

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    如何在大數據集中使用R中的princomp（）或prcomp（）函數，而不會傳輸數據？

    我剛開始瞭解PCA，我希望將它用於超過4,00,000行的巨大微陣列數據集。我有我的樣品列和基因/基因座形式的列。我在使用PCA時遇到了一些教程，並遇到了princomp（）和prcomp（）以及其他一些教程。 現在，正如我在這裏所瞭解的那樣，爲了在雙標圖中繪製樣本，我需要將它們放在行中，並將基因/位點放在列中，因此我將不得不轉換我的數據在用於PCA之前。 但是，由於行數超過4,00,000，我不
    r transpose pca princomp 2012-09-27

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    ggbiplot - 更改標籤

    默認的顏色，ggbiplot功能給出了黑色負荷爲紅色箭頭和單位標籤圖表： library(ggbiplot) data("USArrests") us <- princomp(USArrests) ggbiplot(us, labels = rownames(us$scores)) 是代碼的結果 如何我改變這些標籤的顏色，順便說一下他們的尺寸或字體？
    r ggplot2 pca ggbiplot princomp 2017-08-22

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    如何作爲R

    使用相關矩陣作爲輸入到princomp（）我有一個表示一個大的數據集的相關矩陣數據幀： > data V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 1 1.000 0.846 0.805 0.859 0.473 0.398 0.301 0.382 2 0.846 1.000 0.881 0.826 0.376 0.326 0.277 0.415 3 0.805 0.881 1.0
    r pca princomp 2014-03-29

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    SAS中的proc princomp與R中的princomp命令之間的區別？

    我目前正在嘗試使用SAS中的proc princomp命令和R中的princomp（）命令（在統計數據包中）獲得等效的結果。我得到的結果非常相似，導致我懷疑這對兩個命令中的不同選項設置不是問題。然而，這個結果也是不同的，以至於每個數據行的組件得分顯着不同。它們也是符號顛倒的，但這當然不重要。 此分析的最終目標是從PCA生成一組係數，以計算PCA例程之外的數據（即可應用於新數據集以便輕鬆生成評分數據
    r sas pca glm princomp 2013-10-31

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    刪除princomp圖中的頂部和右側軸

    我有一個小問題，我想刪除我的PCA雙槽的頂部和右側軸（我不知道那個軸的名稱是什麼，對不起），但是我可以'不知道該怎麼做。 有沒有辦法將其刪除？ 我讀bty=1的作品只有左側和底部的軸，但它不起作用。 biplot(PC.LC50, col=2:6, xlab="1st Principal Component (71.2%)", ylab="2nd Principal Component (15.9
    r pca princomp 2014-03-30

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    主成分分析 - 如何獲得每個參數對Prin.Comp的貢獻（％）？

    我想知道測量/參數對計算出的主要分量之一有何貢獻。 一個真實世界的描述： 我已經有五個氣候參數一個物種 我進行了PCA與這五個參數 的PC1的情節VS的地理分佈PC2顯示一個有趣的模式 問題：如何獲得每個PC的貢獻百分比（每個參數）？我期望：PC1由參數1的30％到參數2的50％到參數3的20％，參數4的0％和參數5的0％組成。 PC2由... 5僞參數的一個例子： a <- rnorm(10,
    r statistics princomp 2012-10-06

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    關於PCA R語言的問題

    我是R大一新生。我想展示信息矩陣Σ與特徵向量和特徵值之間的關係。 我知道Σ可以因式分解使得：∃P，∃D：Σ= P.D.P'是特徵向量矩陣，D是對角線元素的對角元素是對應的特徵值。但是我的結果與協方差矩陣不一樣。我的Σ等於相關矩陣。 這裏是我的代碼： > data<-scale(swiss,center=T,scale=F) > test<-princomp(data,cor=T) > D=te
    r covariance pca eigenvalue princomp 2015-05-24
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