PCA 图、维度图
PCA plot, dimensions plot
我找到了好东西tutorial about PCA
目前我不清楚一个问题。我想知道,如何不仅可以可视化 Dim1
vs Dim2
结果,而且可以可视化所有可能的维度对(例如 Dim3
vs Dim4
)
您可以通过将 axes(1,2)
参数更改为例如axes(3,4)
:
fviz_pca_ind(X, axes = c(3, 4), geom = c("point", "text"),
label = "all", invisible = "none", labelsize = 4)
# (...)
旁注:前几个主成分通常包含数据集中的几乎所有变化。最后一个主成分一般是很无趣的,因为数据集的变异已经"summarized"被前面的主成分影响了,所以只包含残差信息(噪声)。
我找到了好东西tutorial about PCA
目前我不清楚一个问题。我想知道,如何不仅可以可视化 Dim1
vs Dim2
结果,而且可以可视化所有可能的维度对(例如 Dim3
vs Dim4
)
您可以通过将 axes(1,2)
参数更改为例如axes(3,4)
:
fviz_pca_ind(X, axes = c(3, 4), geom = c("point", "text"),
label = "all", invisible = "none", labelsize = 4)
# (...)
旁注:前几个主成分通常包含数据集中的几乎所有变化。最后一个主成分一般是很无趣的,因为数据集的变异已经"summarized"被前面的主成分影响了,所以只包含残差信息(噪声)。