2011-10-27 121 views
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我打算進行一些主成分分析,我用這個PCA tutorial作爲指導。我有下面的代碼:ade4包 - 主成分分析

library("ade4") 
Data <- read.table("D:/Bla/Data1.txt", header = TRUE, sep="\t")  
plot(Data$X, Data$Y) 
pc <- dudi.pca(Data, scale = FALSE, scan = FALSE)  
pc$eig 

但是,我只是沒有得到一些特徵值的教程。我做錯了什麼或者dudi.pca已知道'問題'?順便說一句,我如何獲得特徵向量?

PS:

我用這個數據:

X Y 
2.5 2.4 
0.5 0.7 
2.2 2.9 
1.9 2.2 
3.1 3 
2.3 2.7 
2 1.6 
1 1.1 
1.5 1.6 
1.1 0.9 

dudi.pca正常化通過減去平均值。

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我剛剛注意到它正確地完成了pca,但是通過減去均值併除以標準差 – cs0815

回答

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在你鏈接到PDF,經由命令獲得的特徵值:從dudi.pca(I假定)

eigen(cov(Data)) 

而特徵值,就從中心和縮放的協方差矩陣。

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來正常化數據。是的,我已經意識到了這一點。謝謝。 – cs0815