패키지 {stats}의 prcomp() 함수를 이용한 PCA 분석을 수행하고, 그 결과를 시각화 한다. #iris 자료를 이용하여 PCA 분석을 수행한다. data(iris) head(iris) 4개의 연속형 변수에 대해 PCA를 적용하고, 범주형 변수는 주성분을 이용하여 시각화하 는 과정에 사용한다.
아래의 R 코드에서 연속형 자료에 대해 로그 변환을 수행하고, prcomp() 함수를 통해 PCA를 수행하기 전에 변수에 대해 중심화(center=TRUE)와 표준화 (scale=TRUE)를 수행한다. prcomp() 함수에서 center=TRUE와 scale=FALSE가 디폴트이 다. log.ir <- log(iris[, 1:4]) ir.species <- iris[, 5] ir.pca <- prcomp(log.ir, center = TRUE, scale. = TRUE) print(ir.pca) print(0 함수는 4개의 주성분(PCs) 각각의 표준편차와 연속형 변수의 선형결합 계...
#
bipplot
#
log
#
plot
#
prcomp
#
predict
#
R
#
Rstudio
원문 링크 : R : 주성분 분석 예제
