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我的问题与 psych 包中的 principal() 函数有关。
set.seed(0)
x <- replicate(8, rnorm(10))
pca.x <- principal(x, nf=4, rotate="varimax")
loading.x <-loadings(pca.x)
,比我将有以下结果。
> loading.x
Loadings:
RC1 RC3 RC4 RC2
[1,] -0.892 -0.205 0.123
[2,] 0.154 0.158 0.909
[3,] -0.660 0.255 -0.249 0.392
[4,] -0.352 0.412 0.614 -0.481
[5,] 0.950 -0.208 0.117
[6,] -0.302 0.111 0.860
[7,] 0.852 -0.195 -0.358
[8,] -0.109 0.903 0.265
RC1 RC3 RC4 RC2
SS loadings 2.323 1.934 1.373 1.342
Proportion Var 0.290 0.242 0.172 0.168
Cumulative Var 0.290 0.532 0.704 0.871
RC1 RC3 RC4 RC2
SS loadings 2.323 1.934 1.373 1.342
Proportion Var 0.290 0.242 0.172 0.168
Cumulative Var 0.290 0.532 0.704 0.871
print
功能仍然给了我整个事情。
最佳答案
这是部分回答,但由于它是我的包裹,我将给出更完整的答案。
PCA 或 FA 因子载荷表的汇总表在打印函数中计算。它返回(通过打印不可见)。但是,它可用作 Vaccounted 对象。
即 PCA 或 FA 输出的汇总表
set.seed(0)
x <- replicate(8, rnorm(10))
pca.x <- principal(x, nf=4, rotate="varimax")
p <- print(pca.x)
round(p$Vaccounted,2) #shows the summary of the loadings table
PC1 PC3 PC4 PC2
SS loadings 2.32 1.93 1.37 1.34
Proportion Var 0.29 0.24 0.17 0.17
Cumulative Var 0.29 0.53 0.70 0.87
Proportion Explained 0.33 0.28 0.20 0.19
Cumulative Proportion 0.33 0.61 0.81 1.00
关于r - psych:主要 - 加载组件,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/28635510/
我正在使用 psych因子分析包。我想在 fa() 中指定潜在因素的标签对象,或使用 fa.diagram() 绘图时. 例如,玩具数据: require(psych) n <- 100 choice
我的问题与 psych 包中的 principal() 函数有关。 set.seed(0) x loading.x Loadings: RC1 RC3 RC4 RC2
当我使用主函数时,如下面的代码所示,我得到一个很好的表格,其中给出了所有标准化载荷,以及一个包含特征值以及解释的比例和累积比例的表格。 rotatedpca <- principal(PCFdatas
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根据 http://yaml.org/spec/current.html#id2509980 YAML 文件中的注释是表示细节,不得出现在序列化/表示图中 (http://yaml.org/spec/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!