R语言 主成分分析结果 如何输入分类模型

Python018

R语言 主成分分析结果 如何输入分类模型,第1张

是不一样啊，主成分分析主要运算是求矩阵的特征值和特征向量。cor=T时，输入矩阵为相关系数矩阵，每个元素是0<=x<=1的，对角线为1；cor=F时，输入矩阵为协方差矩阵，对角线为每个变量的方差；默认是cor=F的，而相关系数矩阵就相当于先将数据标准化，然后再求协方差矩阵。即：先将数据标准化，两种方式才是相同的。否则，cor=T比cor=F相当于多一个标准化过程。

使用R做回归分析整体上是比较常规的一类数据分析内容，下面我们具体的了解用R语言做回归分析的过程。

首先，我们先构造一个分析的数据集

x<-data.frame(y=c(102,115,124,135,148,156,162,176,183,195),

var1=runif(10,min=1,max=50),

var2=runif(10,min=100,max=200),

var3=c(235,321,412,511,654,745,821,932,1020,1123))

接下来，我们进行简单的一元回归分析，选择y作为因变量，var1作为自变量。