2011-10-27 118 views
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我打算进行一些主成分分析,我用这个PCA tutorial作为指导。我有下面的代码:ade4包 - 主成分分析

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,我只是没有得到一些特征值的教程。我做错了什么或者dudi.pca已知道'问题'?顺便说一句,我如何获得特征向量?

PS:

我用这个数据:

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正常化通过减去平均值。

+0

我刚刚注意到它正确地完成了pca,但是通过减去均值并除以标准差 – cs0815

回答

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在你链接到PDF,经由命令获得的特征值:从dudi.pca(I假定)

eigen(cov(Data)) 

而特征值,就从中心和缩放的协方差矩阵。

+0

来正常化数据。是的,我已经意识到了这一点。谢谢。 – cs0815