ade4 包 - 主成分分析
我打算进行一些主成分分析，并且我正在使用这个PCA教程 作为指导。我有以下代码：
library("ade4")
Data <- read.table("D:/Bla/Data1.txt", header = TRUE, sep="\t")
plot(Data$X, Data$Y)
pc <- dudi.pca(Data, scale = FALSE, scan = FALSE)
pc$eig
但是，我只是没有得到教程中的一些特征值。我是否做错了什么或者 dudi.pca 是否存在已知“问题”？顺便说一句，我如何获得特征向量？
PS：
我使用了这个数据：
X Y
2.5 2.4
0.5 0.7
2.2 2.9
1.9 2.2
3.1 3
2.3 2.7
2 1.6
1 1.1
1.5 1.6
1.1 0.9
dudi.pca通过减去平均值来标准化。
I intend to to some principal component analysis and I am using this PCA tutorial as a guide. I have the following code:
library("ade4")
Data <- read.table("D:/Bla/Data1.txt", header = TRUE, sep="\t")
plot(Data$X, Data$Y)
pc <- dudi.pca(Data, scale = FALSE, scan = FALSE)
pc$eig
However, I just don't get the some eigen values as the ones in the tutorial. Am I doing something wrong or does dudi.pca have known 'issues'? BTW how do I obtain the eigen vectors?
PS:
I used this data:
X Y
2.5 2.4
0.5 0.7
2.2 2.9
1.9 2.2
3.1 3
2.3 2.7
2 1.6
1 1.1
1.5 1.6
1.1 0.9
which dudi.pca normalises by substracting the mean.
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评论（1）
在您链接到的pdf中，特征值是通过命令获得的：
而来自
dudi.pca（我认为）的特征值来自居中和缩放的协方差矩阵。In the pdf you linked to, the eigenvalues are obtained via the command:
whereas the eigenvalues from
dudi.pca(I presume), come from the centred and scaled covariance matrix.