用R语言做PCA的具体步骤
#导入你的矩阵，我的矩阵是包含列名称和行名称的exp = read.table('exp.txt', header = TRUE ,sep = 't' )require(graphics)#调用PC
推荐阅读
热门文章
【系列】主成分分析（3）案例（R语言）
数据内容为1990年加州人口普查中所收集的信息。具体内容包括：各个区域内的收入的中位数，人口数量，房龄中位数，家庭数，总共房间数，总共卧室数，经纬度。这里的分析任务是完成房屋价值预测的多元回归分析，但不考虑数据集中的多重共线性将会使得回归非
R 语言 如何随机将数据集分成训练集和预测集
train_sub <- sample(nrow(data),0.7*nrow(data))##随机无回放抽取train_set <- data[train_sub,]test_set <- data[-
看R语言建立回归分析，如何利用VIF查看共线性问题
方法步骤1、首先，先教大家如何使用SPSS多元线性回归分析2、接下来是范例说明：此案例是希望找到与营收相关的多元回归式原先加入参数有：5个调整後回归R方：0.888显着性：皆小於0.05看起来相当拟合，无任何差错3、可依个人需求，勾
【系列】主成分分析（3）案例（R语言）
数据内容为1990年加州人口普查中所收集的信息。具体内容包括：各个区域内的收入的中位数，人口数量，房龄中位数，家庭数，总共房间数，总共卧室数，经纬度。这里的分析任务是完成房屋价值预测的多元回归分析，但不考虑数据集中的多重共线性将会使得回归非
R语言实用案例分析-相关系数的应用
R语言实用案例分析-相关系数的应用在日常工作中，经常会存在多个变量之间存在关联关系，比如学习数学好的同学，物理成绩可能也比较高。在公司中外貌和讨人喜欢的关系往往也比较大，在人事招聘过程中，如果想要更加综合的评价某个人，需要把相关系数比较高的