2025年【应用多元统计分析】上机四&五——主成分分析&因子分析

科技前沿 • 2025-02-15 18:03 • 阅读 37

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一、主成分分析

1.princomp命令

2.screeplot命令

3.【例7.3.3】对【例6.3.3】中的数据从相关矩阵出发进行主成分分析

编辑（1）代码

（2）碎石图

（3）散点图

二、因子分析

1.载荷矩阵求解

（1）主成分法

（2）主因子法

（3）极大似然法

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2.【例8.3.1】

（1）因子载荷图

（2）因子得分散点图

（3）其他结果

一、主成分分析

1.princomp命令

princomp(x,cor=FALSE,scores=TRUE,...)

x 数据矩阵或数据框

cor 是否用相关阵，默认为协方差矩阵（0-1变量）

scores 是否输出成分得分（默认输出，0-1变量）

2.screeplot命令

screeplot(x,npcs=min(10,length(x$sdev)),type=c("barplot","lines"),...)

x 主成分分析对象，由princomp()或prcomp()产生的结果

npcs 主成分个数

type 图形类型

3.【例7.3.3】对【例6.3.3】中的数据从相关矩阵出发进行主成分分析

（1）代码

> d7.3.3=read.csv('D:/个人成长/学业/课程/应用多元统计分析/上机/上机四/examp7.3.3.csv',header=1) > data=d7.3.3[,3:10]#去除前两列 > rownames(data)=d7.3.3[,1]#用第一列命名 > princ=princomp(data,cor=1,scores=1) > summary(princ,loadings = 1)#显示载荷 Importance of components: Comp.1 Comp.2 Comp.3 Standard deviation 2. 1. 0. Proportion of Variance 0. 0.

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2025年【应用多元统计分析】上机四&五——主成分分析&因子分析

一、主成分分析

1.princomp命令

2.screeplot命令

3.【例7.3.3】对【例6.3.3】中的数据从相关矩阵出发进行主成分分析

（1）代码

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