我在 R 中有一个问题pca，可能是一个简单的问题：
我有 10 个向量 a,b,c,d,e,f,g,h,i,j 并将它们与cbind.
使用 Result 我执行pca, 使用prcomp. 我得到的分数很好，我也得到了降序的主要成分。
只是：我到底怎么知道哪个组件a是j第一个，哪个是第二个等等？
可能真的是一个初学者的问题 - 仍然无法解决它，希望能得到一些帮助。
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旋转矩阵可以告诉您哪些原始变量在每个主成分中是重要的。例如，旋转矩阵的第一列显示了 PC1 的贡献。第一行中的高值（相对于其他系数）意味着第一个原始变量在第一个主成分中很重要。假设第一列的前五行具有高正值，而后五行具有高负值。这意味着 PC 轴可以解释为这两组之间的比率。
于 2012-11-29T11:41:16.370 回答
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这是一个老问题......但也许将来有人需要它
library(stats)
data(USArrests)
PCA.USA <- prcomp(USArrests[,c(1,2,4)], scale=TRUE)
proporcionDeInfluencia <- abs(PCA.USA$rotation)
sweep(proporcionDeInfluencia, 2, colSums(proporcionDeInfluencia), "/")
主成分分析中的更多信息- 如何获得每个参数对 Prin.Comp. 的贡献 (%)？
于 2013-06-24T16:58:46.897 回答