никогда бы не подумал, что с анализом главных компонент творится такой бардак. Вроде бы классика, а вот поди ж ты. В R есть как минимум три процедуры для PCA: prcomp, princomp и principal из пакета psych. Первые две не печатают собственные значения матрицы, а корни из них. Естественно, заинтересовался, что будет, если матрица сингулярна (т.е.,
(
Read more... )
Comments 4
?princomp
sdev: the standard deviations of the principal components.
?prcomp
sdev: the standard deviations of the principal components (i.e.,
the square roots of the eigenvalues of the
covariance/correlation matrix, though the calculation is
actually done with the singular values of the data matrix).
Никто не читает документацию? :)
Reply
Reply
Reply
с вычислением значений собственных компонент разобрался, просто разные функции вычисляют U, V и W баллы, а еще по умолчанию одни вычисляют ковариационную матрицу, а другие корреляционную, вот у меня и не сходились результаты
Reply
Leave a comment