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问在R中使用插入符号包的PCA与prcomp PCA
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Stack Overflow用户

提问于 2017-01-04 00:19:27

回答 1查看 1.4K关注 0票数 3

我有一个包含超过50个变量的数据帧data，我正在尝试使用caret包在R中执行一个主成分分析。

library(caret)
library(e1071)
trans <- preProcess(data,method=c("YeoJohnson", "center","scale", "pca"))

如果我正确理解了这段代码，它会应用YeoJohnson转换(因为data中有零)，标准化data，然后应用PCA (默认情况下，该函数只保留解释数据中至少95%的可变性所需的PC)。

但是，当我使用prcomp命令时，

  model<-prcomp(data,scale=TRUE)

我可以得到更多的输出，比如打印summary或者执行plot(data, type = "l")，这在trans中是做不到的。有没有人知道caret包中是否有函数产生与prcomp中相同的输出

回答已采纳

发布于 2017-01-04 01:17:42

您可以使用predict函数访问主要组件本身。

df <- predict(trans, data)
summary(df)

您不会得到与prcomp完全相同的输出:当caret使用prcomp()时，它将丢弃原始的prcomp类对象，并且不返回该对象。

票数 2

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/41447796

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