3D 数据上的 2D PCA答案

【问题标题】：2D PCA on 3D data3D 数据上的 2D PCA
【发布时间】：2012-05-10 12:20:23
【问题描述】：

鉴于我的输入 3D 数据在文件“myFile.txt”中，组织为

435 43 23
234 23 453
212 45 2345
...

我想对其执行 PCA，并且只提取第一个两个主要成分。什么是最简单的方法为达到这个？我有 R 和 mdp 可供处置，但我没有确定我需要执行的命令集让这些有用。

我会欣赏建设性的 cmets 而不是无知的否决票。目的是帮我找到解决办法，毕竟……

【问题讨论】：

这是我的建设性评论：“显示很少的研究工作”是拒绝投票的官方原因之一。在这种情况下，任何简单的 Google 搜索都会显示要调查的命令，然后您可以像 Gavin 演示的那样查找示例。届时，我将非常乐意帮助您解决在编写自己的代码时遇到的任何问题。但是在您的问题中没有证据表明：相反，您要求我们为您做这件事，因此我投了反对票。
我大体上同意，但我确实做过一些研究。但是，我没有写出我卡在哪里，因为我希望一种实现可能比另一种更受青睐。下面答案中“提取组件1和2”之后的部分是我需要的。

标签： r plot pca

【解决方案1】：

在基础 R 中，推荐的函数是 prcomp()。阅读它的帮助文件?prcomp。

一个例子是：

mod <- prcomp(USArrests, scale = TRUE)

mod 是 "prcomp" 类的对象，特征向量矩阵（主成分，原始/未缩放）在组件 x 中

> str(mod)
List of 5
 $ sdev    : num [1:4] 1.575 0.995 0.597 0.416
 $ rotation: num [1:4, 1:4] -0.536 -0.583 -0.278 -0.543 0.418 ...
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. ..$ : chr [1:4] "Murder" "Assault" "UrbanPop" "Rape"
  .. ..$ : chr [1:4] "PC1" "PC2" "PC3" "PC4"
 $ center  : Named num [1:4] 7.79 170.76 65.54 21.23
  ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "Murder" "Assault" "UrbanPop" "Rape"
 $ scale   : Named num [1:4] 4.36 83.34 14.47 9.37
  ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "Murder" "Assault" "UrbanPop" "Rape"
 $ x       : num [1:50, 1:4] -0.976 -1.931 -1.745 0.14 -2.499 ...
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. ..$ : chr [1:50] "Alabama" "Alaska" "Arizona" "Arkansas" ...
  .. ..$ : chr [1:4] "PC1" "PC2" "PC3" "PC4"
 - attr(*, "class")= chr "prcomp"

查看x 组件：

> head(mod$x)
                  PC1        PC2         PC3          PC4
Alabama    -0.9756604  1.1220012 -0.43980366  0.154696581
Alaska     -1.9305379  1.0624269  2.01950027 -0.434175454
Arizona    -1.7454429 -0.7384595  0.05423025 -0.826264240
Arkansas    0.1399989  1.1085423  0.11342217 -0.180973554
California -2.4986128 -1.5274267  0.59254100 -0.338559240
Colorado   -1.4993407 -0.9776297  1.08400162  0.001450164

提取组件 1 和 2

> scrs <- mod$x[, 1:2]
> head(scrs)
                  PC1        PC2
Alabama    -0.9756604  1.1220012
Alaska     -1.9305379  1.0624269
Arizona    -1.7454429 -0.7384595
Arkansas    0.1399989  1.1085423
California -2.4986128 -1.5274267
Colorado   -1.4993407 -0.9776297

然后你可以绘制它们等：

plot(scrs, asp = 1) ## asp = 1 gives equal scaling to x and y axes

【讨论】：