R 语言主成分分析(PCA)实战教程

R语言主成分分析（PCA）

数据的导入 > data=read.csv('F:/R语言工作空间/pca/data.csv') #数据的导入> > ls(data) #ls()函数列出所有变量 [1] "X" "不良贷款率" "存贷款比率" "存款增长率" "贷款增长率" "流动比率" "收入利润率" [8] "资本充足率" "资本利润率"…

【转】R语言主成分分析（PCA）

https://www.cnblogs.com/jin-liang/p/9064020.html 数据的导入 > data=read.csv('F:/R语言工作空间/pca/data.csv') #数据的导入 > > ls(data) #ls()函数列出所有变量 [1] "X" "不良贷款率" "存贷款比率" "存款增长率" "贷款增长率" "流动比率" "收…

什么是R语言? R语言由新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman两人共同发明.其词法和语法分别源自Scheme和S语言. R定义:一个能够自有有效的用于统计计算和绘图的语言和环境,它提供了广泛的统计分析和绘图技术. R是用于统计分析.绘图的语言和操作环境,属于GNU系统的一个自由.免费.源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具. R语言语法通俗易懂,很容易学会和掌握语言的语法.而且学会之后,我们可以编制自己的函数来扩展现有的语言.这也就是为什么它…

美团 R 语言数据运营实战

一.引言近年来,随着分布式数据处理技术的不断革新,Hive.Spark.Kylin.Impala.Presto 等工具不断推陈出新,对大数据集合的计算和存储成为现实,数据仓库/商业分析部门日益成为各类企业和机构的标配.在这种背景下,是否能探索和挖掘数据价值,具备精细化数据运营的能力,就成为判定一个数据团队成功与否的关键. 在数据从后台走向前台的过程中,数据展示是最后一步关键环节.与冰冷的表格展示相比,将数据转化成图表并进行适当的内容组织,往往能更快速.更直观的传递信息,进而更好的提供决策支持.…

R语言-主成分分析

1.PCA 使用场景:主成分分析是一种数据降维,可以将大量的相关变量转换成一组很少的不相关的变量,这些无关变量称为主成分步骤: 数据预处理(保证数据中没有缺失值) 选择因子模型(判断是PCA还是EFA) 判断要选择的主成分/因子数目选择主成分旋转主成分解释结果计算主成分或因子的得分案例:从USJudgeRatings数据集中有11个变量,如何去减化数据(单个主成分分析) 1.使用碎石图确定需要提取的主成分个数 library(psych) # 1.做出碎石图确定主成分的个数 fa.p…

R语言教程规划

本文发表在博客园, http://www.cnblogs.com/stackworm/ 尽管进展中出现了意想不到的事情,期间中断1个多月,但我仍然会坚持下去. 首先,这份教程适合所有对R语言有兴趣且希望学习的人,这份教程是用来帮助你学习使用R语言的,并非简单了解.其次,它是免费发布且自由交流的,教程是以开发者的角度去讲述R语言的实现.俗话说,万事开头难,R语言也是如此,尽管悉知R的人大多从事统计学相关行业,对编程开发的了解不如专业的软件工程师甚多,但跟着教程一步步的深入,你也会很容易的理解其他语…

R语言（自定义函数、循环语句、管道函数）

学习R语言半年多了,以前比较注重统计方法上的学习,但是最近感觉一些基础知识也很重要.去年的参考资料是<R语言实战>,今年主要是看视频.推荐网易云课堂里的教程,很多资料都是很良心的~ 目前学习的是:R语言数据分析挖掘实战,讲的很全,从基础知识到R语言机器学习的应用. (我是先从后面机器学习开始学的,发现老师在里面用到很多自定义函数.循环,以前在书上看到这些也没有实际操作过,所以赶紧看前面的视频补补课) 今天的例子都很简单啦... 1.while循环 s<-1 i<-0 while(i…

主成分分析（PCA）原理及R语言实现

原理: 主成分分析 - stanford 主成分分析法 - 智库主成分分析(Principal Component Analysis)原理主成分分析及R语言案例 - 文库主成分分析法的原理应用及计算步骤 - 文库主成分分析之R篇 [机器学习算法实现]主成分分析(PCA)--基于python+numpy scikit-learn中PCA的使用方法 Python 主成分分析PCA 机器学习实战-PCA主成分分析.降维(好) 关于主成分分析的五个问题多变量统计方法,通过析取主成分显出最大的个…

主成分分析（PCA）原理及R语言实现 | dimension reduction降维

如果你的职业定位是数据分析师/计算生物学家,那么不懂PCA.t-SNE的原理就说不过去了吧.跑通软件没什么了不起的,网上那么多教程,copy一下就会.关键是要懂其数学原理,理解算法的假设,适合解决什么样的问题.学习可以高效,但却没有捷径,你终将为自己的思维懒惰和行为懒惰买单. 2019年04月25日不该先说covariacne matrix协方差矩阵的,此乃后话,先从直觉理解PCA.先看一个数据实例,明显的两个维度之间有一个相关性,大部分的方差可以被斜对角的维度解释,少数的noise则被虚线解…

[R语言] R语言PCA分析教程 Principal Component Methods in R

R语言PCA分析教程 Principal Component Methods in R(代码下载) 主成分分析Principal Component Methods(PCA)允许我们总结和可视化包含由多个相互关联的定量变量描述的个体/观察的数据集中的信息.每个变量都可以视为不同的维度.如果数据集中包含3个以上的变量,那么可视化多维超空间可能非常困难. 主成分分析用于从多变量数据表中提取重要信息,并将此信息表示为一组称为主成分的新变量.这些新变量对应于原件的线性组合.主成分的数量小于或等于原始变量…

【R 语言主成分分析(PCA)实战教程】的更多相关文章