আর এর মধ্যে প্রিনম্পম্প () অবজেক্টের জন্য সংক্ষিপ্তসার () এবং লোডিং () এর মধ্যে পার্থক্য কী?

Question

উদাহরণ কোড:

(pc.cr <- princomp(USArrests))  
summary(pc.cr)
loadings(pc.cr)  ## note that blank entries are small but not zero

আমি প্রত্যেকের থেকে আলাদা আউটপুট পাচ্ছি এবং আমি নিশ্চিত নই যে আমি পার্থক্যটি কী তা বুঝতে পেরেছি।

এখানে ফলাফল:

> summary(pc.cr)
Importance of components:
                           Comp.1      Comp.2      Comp.3       Comp.4
Standard deviation     82.8908472 14.06956001 6.424204055 2.4578367034
Proportion of Variance  0.9655342  0.02781734 0.005799535 0.0008489079
Cumulative Proportion   0.9655342  0.99335156 0.999151092 1.0000000000


> loadings(pc.cr)  ## note that blank entries are small but not zero

...

               Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4
SS loadings      1.00   1.00   1.00   1.00
Proportion Var   0.25   0.25   0.25   0.25
Cumulative Var   0.25   0.50   0.75   1.00

PS: আমি সংক্ষিপ্তসার দ্বারা তৈরি টেবিলটিতে কীভাবে অ্যাক্সেস পেতে পারি (পিসি.সি.আর) ?? (আমি এটি আর-এ খুঁজে পাচ্ছি না))

Comments

২ য় প্রশ্নের জন্য, আপনি ইগেনভেেক্টর বা উপাদান লোডিং সারাংশ বোঝাতে চান?

— chl

হাই চিএল - আমার অর্থ "সংক্ষিপ্তসার (পিসি.সি.আর)" থেকে আউটপুট - কোনও কারণে, আমি এটি খুঁজে পাচ্ছি না। (সারাংশ (pc.cr ভালো কিছু করছেন) [[1]] আমাকে শুধুমাত্র টেবিল অংশ পাবেন)

— তাল Galili

আপনি কেন # inappropriateপ্রথম লাইনে মন্তব্য করবেন?

— অ্যামিবা

@ আমেবা - আমি সত্যি কথা মনে করি না। আমি এটি সরিয়েছি। :)

— তাল গ্যালিলি

Answer 1

প্রথম আউটপুটটি সঠিক এবং সবচেয়ে কার্যকর most loadings()আপনার অবজেক্টে কল করা কেবল একটি সংক্ষিপ্তসার দেয় যেখানে এসএস সর্বদা 1 এর সমান হয়, সুতরাং% ভেরিয়েন্টটি কেবল ভেরিয়েবলের সংখ্যা দ্বারা বিভক্ত এসএস লোডিং। ফ্যাক্টর অ্যানালাইসিস ব্যবহার করার সময় (এর মতো factanal) এটি বোধগম্য হয় । আমি কখনই princompবা এর এসভিডি-ভিত্তিক বিকল্প ( prcomp) ব্যবহার করি না এবং আমি ফ্যাকটোমাইনআর বা এডি 4 প্যাকেজটি পছন্দ করি যা আরও বেশি শক্তিশালী!

আপনার দ্বিতীয় প্রশ্ন সম্পর্কে, summary()ফাংশনটি কেবলমাত্র প্রতিটি উপাদান ( pc.cr$sdevআপনার ক্ষেত্রে) এর জন্য এসডি প্রদান করে , এবং টেবিলের বাকী অংশটি পরে গণনা করা হবে বলে মনে হয় ( printবা showপদ্ধতির মাধ্যমে , আমি বিশদে এটি তদন্ত করিনি)।

> getS3method("summary","princomp")
function (object, loadings = FALSE, cutoff = 0.1, ...)
{
    object$cutoff <- cutoff
    object$print.loadings <- loadings
    class(object) <- "summary.princomp"
    object
}
<environment: namespace:stats>

princomp()নিজে যা করে তা ব্যবহার করে দেখা হতে পারে getAnywhere("princomp.default")।

Comments

+1 আমি ফ্যাকটোমিনআরও ব্যবহার করি তবে আমি মনে করি যে আমি যখন এটি পিসিএ পদ্ধতিটি সত্যিই বড় ডেটাসেটে চেষ্টা করি তখন কখনই ফলাফল পাইনি।

— জর্জ ডোনটাস

@ gd047 এটি আমার পক্ষেও ব্যর্থ হয়েছিল, যদিও এটি একটি এসভিডির উপর ভিত্তি করে (বৃহত্তর ডেটা সেট হ্যান্ডেল করতে অনুকূলিত হতে পারে :)

— chl