〒305-8604 茨城県つくば市観音台3-1-3 独立行政法人 農業環境技術研究所 地球環境部 生態システム研究グループ 環境統計ユニット 研究リーダー あるデータ点が複数の変量から成るとき，われわれは「多変量データ」（multivariate data）と呼ばれるものに遭遇する．たとえば，統計言語Ｒのパッケージに含まれているデータファイルのひとつに，植物学者 Edgar Anderson が集めた Iris属の形態データがある（ファイル名：「iris」）．その一部を下記に示そう：
多変量解析概論 あるいは 高次元空間をしたたかに生き抜く処世訓
〒305-8604 茨城県つくば市観音台3-1-3 独立行政法人 農業環境技術研究所 地球環境部 生態システム研究グループ 環境統計ユニット 研究リーダー あるデータ点が複数の変量から成るとき，われわれは「多変量データ」（multivariate data）と呼ばれるものに遭遇する．たとえば，統計言語Ｒのパッケージに含まれているデータファイルのひとつに，植物学者 Edgar Anderson が集めた Iris属の形態データがある（ファイル名：「iris」）．その一部を下記に示そう：
R -- 主成分分析（prcomp を援用）
主成分分析（prcomp を援用） Last modified: Dec 08, 2005 目的 R には，princomp および prcomp という，二種類の関数が用意されている。 しかし，これらが返す「loadings」は固有ベクトルそのものであって，いわゆる負荷量ではない。 ここに示す関数は，prcomp を下請け関数として用いて，通常の主成分分析結果として提示するものである。 なお，pca という関数も書いたので，そちらも参照してみるとよい。 使用法 prcomp2(dat, pcs=0, cor=TRUE, verbose=TRUE) 引数 dat データ行列（行がケース，列が変数） pcs 求める主成分の個数。 0 を指定する（デフォールト）と固有値が 1 以上の主成分を求める。 cor TRUE（デフォールト）の場合には相関係数行列を主成分分析する（変数の単位に異
R -- 主成分分析（princomp を援用）
主成分分析（princomp を援用） Last modified: Jul 29, 2004 目的 R には，princomp および prcomp という，二種類の関数が用意されている。 しかし，これらが返す「loadings」は固有ベクトルそのものであって，いわゆる負荷量ではない。 ここに示す関数は，princomp を下請け関数として用いて，通常の主成分分析結果として提示するものである。 なお，pca という関数も書いたので，そちらも参照してみるとよい。 使用法 princomp2(dat, pcs=0, cor=TRUE, scores=FALSE, verbose=TRUE) 引数 dat データ行列（行がケース，列が変数） pcs 求める主成分の個数。 0 を指定する（デフォールト）と固有値が 1 以上の主成分を求める。 cor TRUE（デフォールト）の場合には相関
R -- 主成分分析
主成分分析 Last modified: Aug 02, 2009 目的 主成分分析を行う。 R には，princomp および prcomp という，二種類の関数が用意されている。 しかし，これらが返す「loadings」は固有ベクトルそのものであって，いわゆる負荷量ではない。 そこで，princomp2，prcomp2 という関数を書いたので，そちらも参照してみるとよい。 使用法 pca(dat) print.pca(obj, npca=NULL, digits=3) summary.pca(obj, digits=5) plot.pca(obj, which=c("loadings", "scores"), pc.no=c(1,2), ax=TRUE, label.cex=0.6, ...) 引数 dat データフレームまたはデータ行列（行がケース，列が変数） obj pca
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Rの基本パッケージ中の多変量解析関数一覧 - RjpWiki
[PDF]主成分分析は因子分析ではない！
