楼主: 王航
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【50币悬赏】How to detect the outliers by Principal Component Analysis (PCA) [推广有奖]

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How to detect the outliers by Robust Principal Component Analysis (PCA) based on Projection Pursuit?

问题:如何通过基于投影寻踪法的主成份分析检测出数据中的异常点?
我知道R软件包pcaPP可以实现Projection Pursuit法,但通过命令PCdiagplot()得到的正交距离OD和得分距离SD图该如何解释?
最好有R软件的相关参考资料,非常感谢!

关键词:Component PRINCIPAL Outliers Analysis outlier 参考资料 软件包 检测 如何 投影
沙发
王航 发表于 2012-10-7 09:19:22 |只看作者 |坛友微信交流群
I have solved the problem.
the R code as follows:

mydata<-read.table("b.txt",header=TRUE)
print(mydata)
newdata=mydata[,-1:-2]

library(pcaPP)
pc <- PCAproj(newdata, 12,scores=TRUE)
biplot(pc)
summary(pc)
   
pcrob=PCAgrid(newdata,k=12)
resrob=PCdiagplot(newdata,pcrob,plot=TRUE,plotbw=FALSE)

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藤椅
老李很牛 发表于 2012-10-7 09:25:18 |只看作者 |坛友微信交流群
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Projection Pursuit法.doc

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