R语言主成份分析，特征向量与princomp函数求出来的载荷矩阵符号相反绝对值相同

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如题  数据： 年度数据.xls (20 KB)

2017-1-6 21:30:03 上传

程序如下
data<-read.csv("年度数据.csv",header = TRUE)
cor(data[,-1])
eigen(cor(data[,-1]))
PCA <- princomp(data[,-1],cor=T)
summary(PCA,loadings = TRUE)
PCA$loadings
predict(PCA)
biplot(PCA)
biplot(PCA, choices = 2:3)
screeplot(PCA,type="lines")
eigen(cor(data[,-1]))$values

PCA$scores[,1:3]  #每个样本的主成分得分      
PCs1 <- as.matrix(PCA$scores[,1:2])
PCs2 <- as.matrix(PCA$scores[,2:3])
plot(PCs1)
abline(h=0,v=0,lty=3)
text(PCs1,label=data[,1],pos=1.8,adj=0.5,cex=0.85)
plot(PCs2)
abline(h=0,v=0,lty=3)
text(PCs2,label=data[,1],pos=1.8,adj=0.5,cex=0.85)

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关键词：princomp 主成份分析 comp 特征向量 R语言 绝对值

一楼的程序重新发一下
setwd("C:/Users/Administrator/Desktop/多元第二次大作业_金融数学_32014120107_徐舒扬/主成份分析")
getwd()
data<-read.csv("年度数据.csv",header = TRUE)
cor(data[,-1])
eigen(cor(data[,-1]))
PCA <- princomp(data[,-1],cor=T)
summary(PCA,loadings = TRUE)
PCA$loadings
predict(PCA)
biplot(PCA)
biplot(PCA, choices = 2:3)
screeplot(PCA,type="lines")
eigen(cor(data[,-1]))$values

PCA$scores[,1:3]  
PCs1 <- as.matrix(PCA$scores[,1:2])
PCs2 <- as.matrix(PCA$scores[,2:3])
plot(PCs1)
abline(h=0,v=0,lty=3)
text(PCs1,label=data[,1],pos=1.8,adj=0.5,cex=0.85)
plot(PCs2)
abline(h=0,v=0,lty=3)
text(PCs2,label=data[,1],pos=1.8,adj=0.5,cex=0.85)

求大神解答啊，我另一个数据用的完全一样的程序，特征向量就和载荷矩阵相同

同问，求高手解答