首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

R:使用prcomp(,center=T,scale=T)和缩放数据,然后使用prcomp()的区别

使用prcomp()函数进行主成分分析时,可以通过设置参数center=T和scale=T来对数据进行缩放和中心化处理。下面是对这两个参数的解释和区别:

  1. center=T:中心化数据 中心化是指将数据的均值调整为0,即将每个变量的观测值减去该变量的均值。这样做的目的是消除变量之间的平移差异,使得数据集的中心位于原点。中心化后的数据可以更好地反映变量之间的相对关系。
  2. scale=T:缩放数据 缩放是指将数据按照标准差进行调整,使得每个变量的标准差为1。这样做的目的是消除变量之间的尺度差异,使得不同变量的权重更加平衡。缩放后的数据可以更好地反映变量之间的相对重要性。

区别:

  • 当只设置center=T时,数据将仅进行中心化处理,不进行缩放。这意味着数据的均值将被调整为0,但标准差不会改变。这种情况适用于变量之间的尺度差异不大,但需要消除平移差异的情况。
  • 当同时设置center=T和scale=T时,数据将进行中心化和缩放处理。数据的均值将被调整为0,标准差将被调整为1。这种情况适用于变量之间存在尺度差异,且需要消除平移和尺度差异的情况。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云主机:https://cloud.tencent.com/product/cvm
  • 腾讯云数据库:https://cloud.tencent.com/product/cdb
  • 腾讯云人工智能:https://cloud.tencent.com/product/ai
  • 腾讯云物联网:https://cloud.tencent.com/product/iot
  • 腾讯云移动开发:https://cloud.tencent.com/product/mobdev
  • 腾讯云存储:https://cloud.tencent.com/product/cos
  • 腾讯云区块链:https://cloud.tencent.com/product/baas
  • 腾讯云元宇宙:https://cloud.tencent.com/product/mu
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

R语言 主成分分析PCA(绘图+原理)

%dat_eigen$vectors%>%head() 2.1 prcomp函数 prcomp函数使用较为简单,但是不同于常规求取特征值特征向量方法,prcomp函数是对变量矩阵(相关矩阵)采用SVD...iris.pca<-prcomp(iris[,-5],scale=T,rank=4,retx=T) #相关矩阵分解 #retx表四返回score,scale表示要标准化 summary(iris.pca...princomp函数输出有主成份sd,loading,score,center,scale.prcomp函数使用较为简单,但是不同于常规求取特征值特征向量方法,prcomp函数是对变量矩阵(相关矩阵...prcomp函数输出有sdev(各主成份奇异值及其方差累积),rotation(载荷矩阵),x(得分矩阵),center(变量均值),scale(变量标准偏差) data(wine) #三种葡萄酿造红酒品质分析数据集...PCA结果解释 下文引用chentong内容 prcomp函数会返回主成分标准差、特征向量主成分构成新矩阵。 不同主成分对数据差异贡献主成分与原始变量关系。 1.

13.9K31
  • R语言PCA分析_r语言可视化代码

    常用术语 (1)标准化(Scale) 如果不对数据进行scale处理,本身数值大基因对主成分贡献会大。...%dat_eigen$vectors%>%head() 2.1 prcomp函数 prcomp函数使用较为简单,但是不同于常规求取特征值特征向量方法,prcomp函数是对变量矩阵(相关矩阵)采用...prcomp函数输入参数为变量矩阵(x),中心化(center,默认为true),标准化(scale,默认为false,建议改为true),主成份个数(rank)。...princomp函数输出有主成份sd,loading,score,center,scale. data(wine) #三种葡萄酿造红酒品质分析数据集 wine.pca<-princomp(wine,...PCA结果解释 下文引用chentong内容 prcomp函数会返回主成分标准差、特征向量主成分构成新矩阵。 不同主成分对数据差异贡献主成分与原始变量关系。 1.

    2.6K10

    PCA主成分分析实战和可视化 | 附R代码测试数据

    数据读入 # 为了保证文章使用,文末附有数据新下载链接,以防原链接失效 data <- read.table(exprData, header=T, row.names=NULL,sep="\t")...但是定标(scale)可能会有一些负面效果,因为定标后变量之间权重就是变得相同。如果我们变量中有噪音的话,我们就在无形中把噪音信息权重变得相同,但PCA本身无法区分信号噪音。...对于数据取值范围不大或是度量单位相同指标进行标准化处理后,其主成分分析结果与仍由协方差矩阵出发求得结果有较大区别。...因此,对同度量或是取值范围在同量级数据还是直接使用非定标数据求解主成分为宜。...中心化定标都会受数据中离群值(outliers)或者数据不均匀(比如数据被分为若干个小组)影响,应该用更稳健中心化定标方法。

    4.3K20

    【直播】我基因组55:简单PCA分析千人基因组的人群分布

    PCA原本目的是因为变量太多,想把它们合并成两三个变量,从而简化分析步骤。变量多少代表维度多少,一千维数据已经无法想象了,但是二维三维还是比较符合认知。...;/;print join("\t",$F[2],@F[9.....<- prcomp(dat, center = TRUE, scale. = TRUE) # print method print(dat.pca) # plot method plot(dat.pca...用谷歌搜索来使用ggplot2做可视化(下) 就是上面代码中ggbiplotggfortify包,很容易就把千人基因组按照5个种群给分开了,当然,如果按照26个亚种会很难看,我就不秀图片了!...而且其实前两个主成分贡献度都很低,说明它们两个把人群分开作用力不够。 首先是ggbiplot图片! ? 然后是ggfortify 图片: ?

    2K110

    R语言主成分分析

    在医学研究中,为了客观、全面地分析问题,常要记录多个观察指标并考虑众多影响因素,这样数据虽然可以提供丰富信息,但同时也使得数据分析工作更趋复杂化。...今天只是小试牛刀,后面会为大家带来更加详细主成分分析可视化。 加载数据 使用R语言自带iris鸢尾花数据进行演示。...,然后是每个变量检验统计量。...R自带PCA 主成分实现可以通过分步计算,主要就是标准化-求相关矩阵-计算特征值特征向量。 R中自带了prcomp()进行主成分分析,这就是工具魅力,一次完成多步需求。...使用prcomp()进行主成分分析: # R自带函数 pca.res <- prcomp(iris[,-5], scale. = T, # 标准化 center =

    55720

    R语言PCA可视化3D版

    之前详细介绍了R语言中主成分分析,以及超级详细主成分分析可视化方法,主要是基于factoextrafactoMineR两个神包。...R语言主成分分析 R语言主成分分析可视化(颜值高,很详细) 今天说一下如何提取数据用ggplot2画PCA图,以及三维PCA图。 提取数据 还是使用鸢尾花数据集。...rm(list = ls()) pca.res <- prcomp(iris[,-5], scale. = T, center = T) pca.res ## Standard deviations...5 -2.381863 -0.6446757 -0.01568565 -0.035802870 ## 6 -2.068701 -1.4842053 -0.02687825 0.006586116 数据拼到一起就可以画图了...()+ scale_color_aaas()+ theme_bw() 3d版 其实就是使用3个主成分,之前介绍过一种3D版:使用R语言美化PCA图,使用方法非常简单,也是在文献中学习到

    52610

    跟着Molecular Ecology学数据分析:使用R语言对群体SNP数据做主成分分析

    determined using restriction-site associated DNA-sequencing 本地pdf文件 nihms465650.pdf image.png 这个论文对应数据是可以公开下载...image.png 找到了一本电子书 https://bookdown.org/hhwagner1/LandGenCourse_book/ 里面用到这篇文章数据做了群体PCA,今天推文我们试着重复一下这本电子书中代码...如果要用这个数据的话首先得安装R包 devtools::install_github("hhwagner1/LandGenCourse") devtools::install_github("hhwagner1...()require()函数区别: library() 加载包即使之前已经加载过了还是会加载一遍require() 如果之前加载过就不会再加载了 数据集应该是行是样本,列是位点,总共571个样本,10000...(data,center = T) 获取每个主成分所解释变异占比 perc <- round(100*(pcaS$sdev^2 / sum(pcaS$sdev^2))[1:10],2) names

    96420

    主成分分析(PCA)在R 及 Python中实战指南

    为了操作上理解,我也演示了在R使用这个技术并带有解释。 注意: 要理解本文内容,需要有统计学知识。 什么是主成分分析?...如下图所示,主成分分析在一个数据集上执行了两次(带有未缩放缩放预测值)。该数据集有大约40个变量,正如你所见,第一主成分由变量Item_MRP所主导。...基本R函数prcomp()用来实施主成分分析。默认情况下,它让变量集中拥有等于0均值。用上参数scale. = T,我们规范化变量使得标准偏差为1。...#主成分分析 > prin_comp <- prcomp(new_my_data, scale. = T) > names(prin_comp) [1] "sdev" "rotation" "center...中心规模是指在实施主成分分析前用于标准化变量各均值标准偏差 #输出变量均值 prin_comp$center #输出变量标准偏差 prin_comp$scale 2.旋转措施提供主成分负载。

    2.9K80

    R可视乎|主成分分析结果可视化

    这里使用鸢尾花数据,给出一个简单例子。大家可以将自己数据进行导入(如何导入?可见推文:R数据科学|第八章内容介绍),替换鸢尾花数据。...使用prcomp()进行主成分分析,然后将结果保存到res.pca变量中。之后使用ggbiplot()进行可视化。...如果想给不同组别添加分别显示不同颜色,则可以使用参数groups,然后设定为原始数据对应组别向量(如果你原始数据没有该列数据,可以自行构造一个向量。)...方法二 使用FactoMineR包[3]PCA()函数或者使用基础包prcomp()函数进行数据降维处理,然后使用factoextra包[4]fviz_pca_ind()函数对结果进行可视化。...个体变量双图 如果想绘制个体变量双图,可以使用fviz_pca_biplot(),内部其他参数构造相同,然后可以添加各种其他ggplot函数,例如: # 个体变量双图 # 只保留变量标签

    1.7K30

    主成分分析、K均值聚类R语言实现小实例

    数据集 3 种葡萄酒;测量13个指标;总共178个样本 数据集下载链接 https://acadgildsite.s3.amazonaws.com/wordpress_images/r/wineDataset_Kmeans...在做完这种旋转后,通常是根据新特征对解释数据重要性来选择他一个子集。...) summary(df) dim(df) winepca<-prcomp(df[,1:13],scale. = T) library(factoextra) fviz_eig(winepca,addlabels...他试图找到代表数据特定区域簇中心。算法交替执行以下两个步骤:将每个数据点分配给最近簇中心,然后将每个簇中心设置为所分配所有数据平均值。如果簇分配不在发生变化,那么算法结束。...--《Python机器学习基础教程》 library(factoextra) df<-read.csv("Wine.csv",header = T) winescale<-scale(df[,1:13

    1.5K30

    R tips:使用prcomp进行PCA降维

    PCA分析可视化常用是FactoMineRfactoextra组合,分析出图都很方便,比如将iris数据四个参数降维(示例使用): library(magrittr) library(ggplot2...可以发现两个主成分解释了近96%原始数据Rprcomp函数也可以进行降维,从熟悉R函数角度出发,尝试复现上述降维图。...降维前需要先将数据进行scale,否则结果会有少许差异: pca_prcp % scale %>% prcomp() pca_prcp是一个prcomp...,可以发现上图中主成分贡献值是一样。...这个图其实要复现图刚好是上下镜像关系,分群相对位置都是一样。 不清楚为何是这样。 从绘图角度考虑,可以将这个图上下镜像(造数据)。

    4.2K20

    主成分分析PCA谱分解、奇异值分解SVD预测分析运动员表现数据降维可视化

    p=25067 本文描述了如何 使用R执行主成分分析 ( PCA )。您将学习如何 使用 PCA_预测_ 新个体变量坐标。我们还将提供 _PCA 结果_背后理论。...使用 R 基函数 predict (): predict 包括预测个人在内个人图表: # 训练个体图谱 fvca_ # 添加预测个体 fdd(p) 个体预测坐标可以计算如下: 使用 PCA 中心比例对新个人数据进行中心化标准化...可以使用下面的 R 代码: # 对预测个体进行标准化 ined <- scale # 个体个体坐标 rtaton ird <- t(apply) 补充变量 定性/分类变量 数据集 在第 13 列包含与比赛类型相对应...<- apply(decaive,1,gnce, center, scale) # 2....R语言主成分分析PCA谱分解、奇异值分解预测分析运动员表现数据降维可视化》

    1.2K40
    领券