Rによる主成分分析

主成分分析 (principal component analysis) とは多次元のデータを低次元データに縮約する方法のことである．PCA とも呼ばれる．高次元データを2次元か3次元に落とすことで人間が理解しやすい形式に変換するために行う．R で主成分分析を行う関数には princomp() と prcomp() の2種類が存在するが，princomp() にはサンプルサイズと変数の数に制限があるので，prcomp() を使えば，その点を意識せずに済む．以下に示されるような R に付属の11次元からなるデータ mtcars に対して主成分分析を行い次元の縮約を行う．mtcars の次元は，燃費 mpg，シリンダーの数 cyl，排気量 displacement，馬力 hp，重量 wt，ドラッグレースのタイム qsec，V型エンジンか直列型エンジンかの分類 vs，トランスミッション am，ギ

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“軸の寄与率”