R 等效于 PRINCOMP 过程中的 SAS“BY”语句答案

【问题标题】：R equivalent to the SAS "BY" statement in PRINCOMP ProcedureR 等效于 PRINCOMP 过程中的 SAS“BY”语句
【发布时间】：2020-02-13 11:34:22
【问题描述】：

我正在使用 R princomp 进行 PCA，但是，我有一个带有因子变量的数据集，我想对每个因子运行 princomp。

这可以在 SAS 中使用“BY”语句来完成，该语句“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分成几个数据集并在每个数据集上运行 princomp？

一切顺利，

【问题讨论】：

R 中有许多函数支持按组应用操作。这些函数之一是恰当命名的by 函数。还有许多其他（可能更方便）的功能。哪一个最好取决于您想要返回的确切结果。

标签： r pca

【解决方案1】：

一旦您对列表的工作原理有所了解，在 R 中就会变得非常简单。为此，您应该花点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 个单独的数据框，每个 Species 一个，并将它们存储在列表中。我们将省略 Species 标签，因为它不会用于主成分，然后对每个组运行分析：

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))

要得到基本结果：

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。

【讨论】：

谢谢，效果很好。我在使用 R 中的列表时没有那么有经验。您是否可以通过获取例如的示例来更新子集部分。将每个“物种”的“比例”转换为具有 5 列（“物种”、Sepal.Length、Sepal.Width、Petal.Length、Petal.Width）的数据框？
我已经修改了答案，包括在数据框中保留 Species 列。要为每个组创建缩放值，您可以使用 iris.spl.scale <- lapply(iris.spl, function(x) scale(x[, 1:4]))。要返回单个数据框，iris.scale <- do.call(rbind, iris.spl.scl)。