〒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:
〒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:
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
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
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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