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#因子分析 getwd() X<-read.csv("1.csv",header = T,row.names = 1) head(X) dim(X)#输出数据的行和列 样本和变量数 #eigen_ = eigen(X) #求特征根和特征向量 #数据标准化 d <- scale(X) #lambda = eigen_$values #特征值 #vectors = eigen_$vectors #特征向量 M <- cor(d)#相关系数矩阵 M #install.packages(corrplot) library(corrplot) corrplot(M) #画个相关系数的图,可视化,球的大小表示相关性大小 yinzi_fa <- factanal(X,factors = 2,rotation = "varimax",scores = "regression") #rotation设置旋转的方法,#方差最大,factors是提取的因子个数 yinzi_fa yinzi_fa$loadings#因子载荷矩阵 yinzi_fa$scores#因子得分
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