PCA 플롯, 치수 플롯

나는 좋은 것을 발견했다 tutorial about PCA 하나의 질문은 현재 저를 명확하지 않습니다. 나는 그것이 가능하지 만 Dim1Dim2 대 결과를 시각화하는 것입니다,하지만 어떻게, 알고 싶은 차원 실제로 모든 가능한 쌍 (Dim4 대 예를 Dim3에 대한)PCA 플롯, 치수 플롯

출처

2016-07-21 Guforu

당신은 가령하는 axes(1,2) 인수를 변경하여 다른 차원을 시각화 할 수 있습니다 axes(3,4) :

fviz_pca_ind(X, axes = c(3, 4), geom = c("point", "text"), 
    label = "all", invisible = "none", labelsize = 4) 
# (...)

사이드 노트 : 주성분의 첫 번째 부부는 종종 데이터 집합의 거의 모든 변화를 포함한다. 마지막 주 구성 요소는 일반적으로 데이터 세트의 변형이 이전 주 구성 요소에 의해 "요약"되어 잔여 정보 (노이즈) 만 포함하므로 일반적으로 매우 중요하지 않습니다.

출처

2016-07-21 11:34:32

대단히 감사합니다. 나는 또한 PC1에서 PC4까지 비슷한 가치 (아마도 30 - 20 %의 차이)를 가진 사례를 가지고 있습니다. 따라서 3과 4 구성 요소를 보는 것도 재미 있습니다. 다시 한 번 감사드립니다. – Guforu

PCA 플롯, 치수 플롯

답변

관련 문제