L'Analyse en Composantes principales - comment obtenir la contribution (%) de chaque paramètre à un Prin.Comp.?
Je veux savoir à quel point une mesure/paramètre contribue à la une du calcul des composantes principales.
Un monde réel description:
- j'ai cinq paramètres climatiques de la répartition géographique d'une espèce
- j'ai effectué une ACP avec ces cinq paramètres
- l'intrigue du PC1 vs PC2 montre un schéma intéressant
Question: Comment puis-je obtenir le pourcentage de contribution de chaque paramètre) pour chaque PC?
Ce que j'attends: PC1 est composé à 30% de paramètre1, à 50% de paramètre2, à 20% de paramètre 3, 0% de paramètre 4 et 0% de parameter5. PC2 est composé...
Un exemple avec 5 dummy-paramètres:
a <- rnorm(10, 50, 20)
b <- seq(10, 100, 10)
c <- seq(88, 10, -8)
d <- rep(seq(3, 16, 3), 2)
e <- rnorm(10, 61, 27)
my_table <- data.frame(a, b, c, d, e)
pca <- princomp(my_table, cor=T)
biplot(pca) # same: plot(pca$scores[,1], pca$scores[,2])
pca
summary(pca)
Où est mon information cachée?
- Vous devez probablement tenir compte de la note dans
?princomp
qui indique le préféré de l'algorithme pour la PCA (via la SVD), comme prévu par leprcomp()
fonction.
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Vous voulez le
$loadings
composant de l'objet retourné:Veuillez noter que ceci est une spéciale
print()
méthode qui supprime impression de petites charges.Si vous voulez cela comme une contribution relative puis résumer les chargements par colonne et chaque chargement d'une partie de la colonne (chargement) de la somme, en prenant soin d'utiliser les valeurs absolues de compte pour les chargements.
Cette étape finale puis cède la contribution proportionnelle de chaque composante principale
Si vous utilisez le préféré
prcomp()
ces chargements sont dans le$rotation
composant:Et de l'incantation est maintenant:
a,b,c,e
est en fait responsable de PC1 point de données . le classement devrait être fait en conséquence. merci de me guider sur ce. @Chrugel,