r - 使用 R 在 PCA 分析中使用权重列

Question

我的数据文件中有一个对应于个人体重的列。数据看起来像

> library(FactoMineR)
> mydata <- read.csv('test.csv', header=T,row.names=1)
> mydata
       V1 V2 V3   WG 
P1.K1 218 30 10 1.00 
P2.K1 218 23 15 0.10  
P2.K2  30 32 17 0.88 
P2.K3   5 12 14 0.02 

当我使用以下命令时，

> res.pca <- PCA(mydata)

它使用 WG 列作为活动变量，如下图所示。

另一方面，如果我使用

> res.pca <- PCA(mydata, quanti.sup=4)

我仍然在变量图中看到 WG。

我想在 PCA 分析中将其排除为活动变量。相反，我想将其用作每一行的权重。因此， 的权重P1.K1为 1，而 的权重P2.K2为 0.88。我怎样才能做到这一点？

Answer 1

PCAinFactoMineR可以选择提供行权重。我认为你所追求的是flowwing。

res.pca <- PCA(mydata[, 1:3], row.w = mydata[, 4])