在 R 中使用 PCA 分析中的权重列答案

【问题标题】：Using weight column in PCA analysis with R在 R 中使用 PCA 分析中的权重列
【发布时间】：2021-04-17 20:40:18
【问题描述】：

我的数据文件中有一个对应于个人体重的列。数据看起来像

> library(FactoMineR)
> mydata <- read.csv('test.csv', header=T,row.names=1)
> mydata
       V1 V2 V3   WG 
P1.K1 218 30 10 1.00 
P2.K1 218 23 15 0.10  
P2.K2  30 32 17 0.88 
P2.K3   5 12 14 0.02

当我使用以下命令时，

> res.pca <- PCA(mydata)

它使用 WG 列作为活动变量，如下图所示。

另一方面，如果我使用

> res.pca <- PCA(mydata, quanti.sup=4)

我仍然在变量图中看到 WG。

我想在 PCA 分析中将其排除为活动变量。相反，我想将其用作每一行的权重。因此，P1.K1 的权重为 1，而P2.K2 的权重为 0.88。我该怎么做？

【问题讨论】：

标签： r pca factominer

【解决方案1】：

FactoMineR 中的PCA 具有提供行权重的选项。我想你所追求的是flowwing。

res.pca <- PCA(mydata[, 1:3], row.w = mydata[, 4])

【讨论】：