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玄武岩的化学成分分析,成分分析测试
发布时间:2024-10-31

玄武岩的化学成分分析,成分分析测试

主成分分析法是数据挖掘中常用的一种降维算法,是Pearson在1901年提出的,再后来由hotelling在1933年加以发展提出的一种多变量的统计方法,其最主要的用途在于“降维”,通过析取主成分显出的最大的个别差异,也可以用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目,与因子分析类似。

所谓降维,就是把具有相关性的变量数目减少,用较少的变量来取代原先变量。如果原始变量互相正交,即没有相关性,则主成分分析没有效果。

在生物信息学的实际应用情况中,通常是得到了成百上千个基因的信息,这些基因相互之间会有影响,通过主成分分析后,得到有限的几个主成分就可以代表它们的基因了。也就是所谓的降维。

R语言有非常多的途径做主成分分析,比如自带的princomp()和psych包的principal()函数,还有gmodels包的fast.prcomp函数。

2 拆解主成分分析步骤

实际应用时我们通常会选择主成分分析函数,大部分情况下都是直接把input数据一步分析到位,只需要看懂输出结果即可。但是为了加深理解,这里一步步拆解主成分分析步骤,讲解原理。

2.1 测试数据

数据集USJudgeRatings包含了律师对美国高等法院法官的评分。数据框包含43个样本,12个变量!

下面简单看一看这12个变量是什么,以及它们的相关性。


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