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 Q.  주성분분석에서 상관행렬을 이용하는 방법에 대한 질문(covmat) 에 대한 답변입니다.
      eigen() 을 이용하여 곧바로 고유치와 고유벡터를 구하는 방법이 있고
      princomp( ) 에서 covmat 옵션을 사용하면 되는 것을 확인했습니다.

주성분분석에서 상관행렬(또는 공분산행렬)이 있을 때에는 covmat 옵션을 사용하면 됩니다.

?princomp

?prcomp 를 이용하여 도움말을 보면 covmat 옵션은 princomp 에만 가능한 것을 확인했습니다,

 

> x1 <- c( 4, 6, 7, 8, 9, 11, 12, 13);

> x2 <- c(15,16,11,10, 6, 8, 10, 14);

> (dataf01 <- data.frame(x1,x2));

> mat_cov <- cov(dataf01)

> princomp(covmat=mat_cov)

공분산행렬을 이용한 주성분분석

> x1 <- c( 4, 6, 7, 8, 9, 11, 12, 13);

> x2 <- c(15,16,11,10, 6, 8, 10, 14);

> (dataf01 <- data.frame(x1,x2));

> mat_cor <- cor(dataf01)

> princomp(covmat=mat_cor)

상관행렬을 이용한 공분산분석

 

 

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