R语言2种主成分分析的结果不一样

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方法一 principal()函数，pc<-principal(shuju[,-1],nfactors=4,rotate="none",score=T)
          主成分得分在score中
          主成分系数在pc$weights中
方法二 princomp()函数，shuju.pr<-princomp(shuju[,-1],cor=TRUE)
           主成分得分：new_shuju2<-predict(shuju.pr)
           主成分系数在loadings中
同一样本数据，最后的主成分得分不一样，系数也不一样，怎么回事？

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关键词：主成分分析 主成分 R语言 PRINCIPAL Inc principal

上次你不是问了么，还以为你知道了，princomp的系数针对的是原始数据，principal的系数针对的是标准化以后的数据，这些？princomp或者？principal就知道细节了，时间久了都会忘，？看看就行，不用每次都问

katymeala 发表于 2015-4-27 23:11
上次你不是问了么，还以为你知道了，princomp的系数针对的是原始数据，principal的系数针对的是标准化以后的 ...

我是有点糊涂，因为你上次说两种方法都是标准化以后做的，所以我以为系数都是针对标准化以后的数据

bbjjlovely 发表于 2015-4-28 12:41
我是有点糊涂，因为你上次说两种方法都是标准化以后做的，所以我以为系数都是针对标准化以后的数据

做的时候必须标准化，不然相关系数不能求，结果不一定

katymeala 发表于 2015-4-28 14:12
做的时候必须标准化，不然相关系数不能求，结果不一定

原谅我那么笨，help文档我也看了，能确定的是princomp的loadings是相关系数矩阵的特征向量，principal的weights不清楚，但在R语言实战里也说是主成分得分的系数。 2种方法系数乘以的数据应该都是标准化以后的。所以我糊涂了。。。

bbjjlovely 发表于 2015-4-28 14:28
原谅我那么笨，help文档我也看了，能确定的是princomp的loadings是相关系数矩阵的特征向量，principal的w ...

请问你已经知道原因了吗？我也有这个疑问，我将数据都进行了中心标准化后得到的主成分系数也都不一样

很简单，因为这个psych包里的principal函数的用处并不是用来做PCA的，而是FA里提取因子的一种方法——主成分法。