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R语言做出的的pca的得分如何导出为Excel？
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使用
R语言
对SSR数据做主成分分析(
PCA
)的一个简单小例子
答：
使用到的
是R语言的
poppr 包中的 read.genalex() 函数 poppr 第一次使用需要先安装 读入数据 读入数据直接是 genclone object，使用函数 genclone2genind() 将其转换成genind object，接下来使用 ade4 包中的 dudi.
pca
() 函数做主成分分析 主成分的结果存储在li中 还是认为的分个组，然后做散点...
R语言PCA
降维后
怎么
恢复原数据
答：
你先把原数据保存了，然后pca降维呀，原始数据仍然还在那儿呀。prcomp(formula, data = NULL, subset, na.action, ...)predict(object, newdata, ...)还有 stats::princomp 都
是pca的
方法。
PCA得分
图的置信椭圆
如何
有两个
答：
1、可以使用
R语言为PCA
散点图加置信区间的方法，拿一组数据集为例，
PCA得分
图的置信椭圆使用R中的prcomp基础函数完成主成分分析。2、然后使用ggplot2可视化，提取不同记录
的PC
1-PC8数值，即点的横纵坐标值就能得到两个椭圆。
《
R语言
实战》自学笔记71-主成分和因子分析
答：
(7)计算主成分或因子
得分
。
PCA的
目标是用一组较少的不相关变量代替大量相关变量,同时尽可能保留初始变量的信息,这些推导所得的变量称为主成分,它们是观测变量的线性组合。如第一主成分为: 它是k个观测变量的加权组合,对初始变量集的方差解释性最大。第二主成分也是初始变量的线性组合,对方差的解释性排第二,同...
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