在使用 R、PCA 和绘制累积方差时

Question

我正在使用缩放数据集和主成分分析 (princomp) 使用 R。一切正常，但我想将主要成分的累积百分比方差绘制成整体图。摘要提供了此信息，但我还无法访问它。换句话说，我想 y='Cumulative Proportion' 来自 pca vs. 'component#'。

pca <- princomp(class5_subset_scaled)
summary(pca) # summary provides 

Importance of components:
                          Comp.1     Comp.2 ...
Standard deviation     0.0513980 0.04482971 ...
Proportion of Variance 0.2089728 0.15897513 ...
Cumulative Proportion  0.2089728 0.36794789 ...

然而，当我看到这些名字时，我感到困惑...

names(pc)
[1] "sdev" "loadings" "center" "scale" "n.obs" "scores" "call"

我可以根据 pca 与 x='component#' 绘制 y='Cumulative Proportion' 吗？

Answer 1

你没有提供任何数据，所以我将用内部鸢尾花数据集来说明。摘要显示您想要获得的内容。

iPCA = princomp(iris[,1:4])

summary(iPCA)
Importance of components:
                          Comp.1     Comp.2     Comp.3      Comp.4
Standard deviation     2.0494032 0.49097143 0.27872586 0.153870700
Proportion of Variance 0.9246187 0.05306648 0.01710261 0.005212184
Cumulative Proportion  0.9246187 0.97768521 0.99478782 1.000000000

如您所见，princomp 中的 return 有一个名为 sdev 的组件，即 "Standard deviation"

iPCA$sdev
   Comp.1    Comp.2    Comp.3    Comp.4 
2.0494032 0.4909714 0.2787259 0.1538707

方差是标准差的平方。

iPCA$sdev^2
    Comp.1     Comp.2     Comp.3     Comp.4 
4.20005343 0.24105294 0.07768810 0.02367619

方差比例是方差除以所有方差之和。

iPCA$sdev^2 / sum(iPCA$sdev^2)
     Comp.1      Comp.2      Comp.3      Comp.4 
0.924618723 0.053066483 0.017102610 0.005212184

而Cumulative Proportion是方差比例的累加和

cumsum(iPCA$sdev^2 / sum(iPCA$sdev^2))
   Comp.1    Comp.2    Comp.3    Comp.4 
0.9246187 0.9776852 0.9947878 1.0000000

现在你有了累积比例值，只需绘制它们。

plot(cumsum(iPCA$sdev^2 / sum(iPCA$sdev^2)), type="b")

另外，请注意图上的比例。根据您打算如何处理情节，您可能真的想要：

plot(cumsum(iPCA$sdev^2 / sum(iPCA$sdev^2)), type="b", ylim=0:1)

在使用 R、PCA 和绘制累积方差时

While using R, PCA and Plotting Cumulative Variance

plot

r

pca