如何用R語言實(shí)現(xiàn)主成分分析

這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會(huì)給大家?guī)碛嘘P(guān)如何用R語言實(shí)現(xiàn)主成分分析，文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

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建議大家直接采用R語言實(shí)現(xiàn)主成分分析，今天先送上一枚案例。

使用R語言自帶USJudgeRatings法官綜合素質(zhì)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)，每位法官均有12項(xiàng)維度打分，我們覺得用12個(gè)指標(biāo)評(píng)價(jià)一位法官過于復(fù)雜了，現(xiàn)在請(qǐng)對(duì)12個(gè)維度打分變量進(jìn)行降維處理，造幾個(gè)主成分來用于綜合評(píng)價(jià)。

數(shù)據(jù)如下：

加載包：

library(psych)

畫出含平行分析的碎石圖：

fa.parallel(USJudgeRatings, fa = "pc", n.iter = 100, show.legend = TRUE, main = 'Scree plot with parallel analysis')

此圖告訴我們似乎是提取1個(gè)主成分。判斷主成分個(gè)數(shù)的經(jīng)驗(yàn)和方法不只是這一個(gè)，我覺得只提取1個(gè)主成分的話有些偏執(zhí)，可以考慮多提1個(gè)，共提取2個(gè)主成分進(jìn)行考察。

接下來開始主成分分析，暫不旋轉(zhuǎn)：

USJ.pc<-principal(USJudgeRatings,nfactors=2,rotate = "none")

提取到兩個(gè)主成分PC1、PC2，特征值分別為10.13、1.10，均大于1，以特征值為參考的話，提取前2個(gè)主成分尚可。方差貢獻(xiàn)比例分別為84%、9%，累積方差貢獻(xiàn)比例94%，一般認(rèn)為大于80%，即可認(rèn)為主成分有較大代表性。

從累積方差貢獻(xiàn)，特征值的表現(xiàn)來看，提取2個(gè)主成分沒問題。

12個(gè)指標(biāo)和PC1、PC2交叉的數(shù)字即為載荷，從載荷的分布來看，可以比較輕松的劃分各指標(biāo)與主成分的歸屬，比如PC2在指標(biāo)“CONT”上的載荷明顯大于其他，所以"CONT"是PC2的主要代表變量，而其他變量在PC1的載荷均較大，所以PC1是一個(gè)一般性的綜合成分。鑒于此，不做旋轉(zhuǎn)處理是可以的，不影響對(duì)主成分核心含義的提煉。

和SPSS主成分的結(jié)果對(duì)比一下，主成分特征值、方差貢獻(xiàn)比例完全一致。

再對(duì)比一下SPSS輸出的載荷矩陣，也是一致。

如果覺得我表述不清的話，那我們繪制指標(biāo)變量與主成分載荷圖，直觀看一下效果。

fa.diagram(USJ.pc,simple=TRUE)

效果很直觀，就不用文字多說了。

執(zhí)行到此處，我們已經(jīng)確認(rèn)12個(gè)維度指標(biāo)變量，提取前2個(gè)成分作為主成分是可以的。

接下來，我們需要計(jì)算每個(gè)主成分的得分了。

USJ.spc<-principal(USJudgeRatings,nfactors=2,rotate = "none",scores = TRUE)

head(USJ.spc$scores)

對(duì)主成分得分變量的使用，通常是直接用于從高到底排序，排名靠前的法官則在該主成分維度上表現(xiàn)突出?；蛘呔C合2個(gè)主成分得分變量，構(gòu)造一個(gè)綜合得分進(jìn)行評(píng)價(jià)。

上述就是小編為大家分享的如何用R語言實(shí)現(xiàn)主成分分析了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

網(wǎng)站題目：如何用R語言實(shí)現(xiàn)主成分分析
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