主成分分析 相关系数矩阵

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昨天跟今天在研究主成分分析，想要做一个主成分回归的模型，在这过程中，发现一些细节的东西，稍微不注意就出错的，请大家指导！

1. rm( list = ls ( all = TRUE))
   
2. shuju<-read.table("C:/Users/Administrator/Desktop/sj1.txt",header=T);
   
3. data<-as.matrix(shuju);
   
4. ##先求矩阵标准化，再求相关系数，最后主成分分析。
   
5. data1<-scale(data[,1:3],scale=T)
   
6. data3<-cor(data1)
   
7. pca.pr<-princomp(data3)
   
8. summary(pca.pr,loadings=TRUE)###结果与princomp（）不同
   
9. ##应该用covmat参数直接指定协方差矩阵
   
10. pca.pr<-princomp(covmat=data3)
    
11. summary(pca.pr,loadings=TRUE)
    
12. #直接用数据来分析
    
13. data.princomp<-princomp(data[,1:3],cor=T);
    
14. summary(data.princomp,loadings=T);

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数据

1. X1  X2    X3    Y
   
2. 1  149.3 4.2 108.1 15.9
   
3. 2  161.2 4.1 114.8 16.4
   
4. 3  171.5 3.1 123.2 19.0
   
5. 4  175.5 3.1 126.9 19.1
   
6. 5  180.5 1.1 132.1 18.8
   
7. 6  190.7 2.2 137.7 20.4
   
8. 7  202.1 2.1 146.0 22.7
   
9. 8  212.4 5.6 154.1 26.5
   
10. 9  226.1 5.0 162.3 28.1
    
11. 10 231.9 5.1 164.3 27.6
    
12. 11 239.0 0.7 167.6 26.3

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关键词：相关系数矩阵 主成分分析 相关系数 主成分 主成分回归 主成分分析 相关系数矩阵

princomp可以设置从相关矩阵出发求主成分，这样就不用先对变量标准化了，princomp默认会标准化的