R 相当于 PRINCOMP Procedure 中的 SAS "BY" 语句

Question

我正在为 PCA 使用 R princomp，但是，我有一个带有因子变量的数据集，我想运行每个因子的 princomp。

这可以在 SAS 中使用 "BY" 语句“执行 BY 组处理，这使您能够获得对分组观察的单独分析”（来自 https://support.sas.com/rnd/app/stat/procedures/princomp.html)

这可以通过 R 中的 princomp 来完成，还是我必须将我的数据拆分成几个数据集并运行每个数据集上的 princomp？

祝一切顺利，

Answer 1

一旦您对列表的工作原理有所了解，在 R 中就非常简单了。为此，您应该花一些时间阅读包含列表讨论的 R 教程。使用 R 上可用的数据集：

data(iris)
str(iris)
# 'data.frame': 150 obs. of  5 variables:
#  $ Sepal.Length: num  5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
#  $ Sepal.Width : num  3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
#  $ Petal.Length: num  1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
#  $ Petal.Width : num  0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...
#  $ Species     : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...

首先将数据框拆分为3个独立的数据框，每个物种一个，并将它们存储在一个列表中。我们将省略 Species 标签，因为它不会用于主成分，然后运行对每个组的分析：

iris.spl <- split(iris[, 1:4], iris$Species)
iris.spl.pca <- lapply(iris.spl, prcomp, scale.=TRUE)

要在列表中的每个数据框中保留 Species，您可以使用以下代码：

iris.spl <- split(iris, iris$Species)
iris.spl.pca <- lapply(iris.spl, function(x) prcomp(x[, 1:4], scale.=TRUE))

获取基本结果：

iris.spl.pca

要获得特定结果，请使用：

iris.spl.pca[[1]] # or iris.spl.pca[["setosa"]]

我根据 princomp 手册页的详细信息部分中给出的建议使用了 prcomp。使用scale.=TRUE分析相关矩阵，删除它会分析协方差矩阵。

R 相当于 PRINCOMP Procedure 中的 SAS "BY" 语句

R equivalent to the SAS "BY" statement in PRINCOMP Procedure

r

pca