只读取一次数据并对不同的变量应用相同的函数

Question

我正在处理的数据集看起来像-DATA 有 6 个不同的国家，r_1..r_13 指定了原因。我想在这个数据集上应用 PCA 来找出每个国家的重要原因我想问的问题是，如何运行每个国家/地区的 PCA 而不读取每个国家/地区的文件，而不是我想读取整个文件，如上所示。另请检查我用于执行 PCA-

的代码

    pca<-prcomp(numeric,center=T,scale=T)
    summary(pca)
    eigen_val<-pca$sdev ^2
    sum(eigen_val)
    prop_var<-round(eigen_val/sum(eigen_val),4)
    round(sum(prop_var[1:13]),4)
    load<-pca$rotation

计算旋转矩阵后，我将检查哪些 PC 与哪些观察到的变量最相关，因此我将决定变量的重要性。（基于 - PC 与变量相关的数量多于变量的重要性）请指出该方法是否正确！谢谢！！

Answer 1

这是一个简单的解决方案起点，您可以调整该解决方案以获得所需格式的结果。假设您正在使用 R 中的 iris 数据集，并且您想为每个 Species 执行 pca，有点像您想要执行的操作 [=13] =] 数据中的每个国家。

library(caret)
data(iris)
Iris <- split(iris, iris$Species)
for(i in 1:length(Iris)){
  assign(paste0("pca", i), prcomp(Iris[[i]][which(names(iris)!="Species")], center=T, scale.=T))
}

只读取一次数据并对不同的变量应用相同的函数

Reading data only once and apply same function for different variables

r

pca