使用prcomp函数进行简单的 PCA 分析

发布网友发布时间：2024-10-18 21:51

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热心网友时间：2024-11-30 12:21

主成分分析（PCA）是用于无监督学习和降维的常见方法之一。它在数据科学和机器学习领域非常实用。无论处理多维数据，PCA 都是有效工具。

在 R 中，执行 PCA 分析简易可行，只需调用 prcomp 函数，强烈建议使用 scale=TRUE 参数，以标准化输入数据，使其在分析前具有零均值和方差 1。

进行 PCA 分析前，整理数据为以下格式：数据可保存为 tab 分隔的 txt 文件、逗号分隔的 csv 文件或 excel 表格，不同格式数据在 R 代码中读取时可能有差异。假设数据保存为 tab 分隔的 txt 文件，使用以下代码读取数据并进行对数运算（非必要步骤）。预处理数据有助于提高 PCA 分析的准确性，具体操作需根据项目背景和数据特征确定。

数据预处理后，使用如下简单的代码进行 PCA 分析并保存结果。

强烈建议设置参数 scale=TRUE，确保数据标准化，执行 PCA 分析前均值为零且方差为 1。

完成 PCA 分析后，将数据可视化。以下代码展示了可视化过程。

通过上述代码，实现 PCA 分析结果的可视化，得到如下图所示的展示结果。

参考：PCA 示例使用 R 中的 prcomp