princomp3 (S,R)제25강(02)_주성분분석 실습 - SAS와 R 비교 주성분분석을 R과 SAS를 비교해 보았습니다. SAS는 무료제품인 SAS University Edition 을 사용하였습니다. SAS UE는 상업용으로는 사용할 수 없습니다. 데이터는 변수가 2개(x1, x2)로 구성된 8개의 관측치입니다. 예전의 "SAS강좌와 통계컨설팅"에서는 10개의 데이터 였는데 8개로 줄였습니다. SAS에서는 PROC PRINCOMP 프로시져를 이용하였고 R에서는 패키지 {stats}의 princomp함수를 이용하였습니다. 결과는 동일하게 나왔습니다. * 주성분분석 실행하는 SAS 프로그램; DATA a1;INPUT x1 x2 @@;CARDS; 4 15 6 16 7 11 8 10 9 6 11 8 12 10 13 14 ; PROC PRINCOMP ;VAR x1 x2;RUN; PRO.. 2021. 12. 24. (R)제25강(02)_주성분분석 실습 R을 이용하면 (SAS에 비해) 프로그램을 훨씬 간단하게 작성할 수 있습니다. SAS에 익숙하신 분들은 PROC PRINCOMP를 사용하고 OUTPUT 문을 이용하여 SAS 데이터셋으로 저장하는 과정을 거칩니다. 물론 SAS와 R의 작업 프로세스는 같지만, R로는 훨씬 효율적으로 프로그램을 작성할 수 있습니다. 주성분분석에 많이 사용되는 함수로는 princomp( )와 prcomp( )가 있는데 제가 테스트를 해 보니 주성분loading 을 구하는 경우, 두 함수의 차이가 있었는데 prcomp 의 결과가 SAS와 같이 나오는 것을 보았습니다. 그외에 주성분점수 등은 같은 결과가 나왔습니다. 주성분분석을 하실 때 관련된 여러 함수를 사용하실 때 조금 유의해야 할 사항입니다. x1 2021. 12. 24. (S)제25강(01)_주성분분석이란? 주성분 분석이란? 1933년 Hotelling은 p개의 변수를 p보다 적은 개수의 상호 독립적인 변수로 나타내는 방법을 개발 이 적은 갯수의 독립적인 변수를 주성분이라고 합니다. 주성분 분석이란 여러 변수들의 변량을 주성분 이라 불리는 보다 적은 수의 변수로 요약하고자 하는 기법입니다. 일반적으로 어떤 현상에 대하여 분석하고자 할 때에는 우선 관련된 여러 변수들을 조사하게 됩니다. 변수의 수가 많아질수록 모든 변수를 고려한 분석은 상당히 어렵게 됩니다. 그리하여 이 변수들을 간단하게 보다 적은 개수의 변수로 나타낼 수만 있으면 분석하거나 해석하는데 편리할 것입니다. 이런 작업을 차원축소(Dimension Reduction)라고 하고 이런 작업을 하는 것이 "주성분분석(Principal Compon.. 2021. 12. 21. 이전 1 다음
