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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)
> 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)
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