R语言 | 主成分分析
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夏櫻之雨
2024-10-17 07:58:20
R语言中的主成分分析
主成分分析是一种强大的数据分析工具，用于农业生态经济数据的研究目标设定。它通过构建新的综合指标，保留原始变量的关键信息，以较少的主成分代表大量原始变量，并确保各成分间相互独立，是原始变量线性组合的结果。
实施主成分分析的步骤如下：
- 首先计算相关系数矩阵，了解各变量之间的关联。
- 接着，分析矩阵的特征，找出最大的特征根及其对应的特征向量，这构成了第一主成分的系数。
- 继续找出次大的特征根，形成第二主成分，以此类推，直到累积贡献率达到预设阈值。
- 最后，确定合适的主成分数量，并写出前k个主成分的表达式。
在实际应用中，比如数据来源于Excel文件，经过预处理和探索性分析后，主成分将被用于建立模型并进行图表展示。例如，可以创建图表直观呈现各主成分对数据的贡献。
此外，方法2中的PPT演示提供了另一种可视化方式，展示了分析结果的清晰呈现。感谢中国科学院文献情报中心的NSL OpenIR以及顾立平老师的PPT分享。
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