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res.pca = prcomp(y, scale = TRUE)
summ=summary(res.pca)
summ
给我输出 Desired Output
我想将此摘要更改为数据框,
我试过使用 do.call(cbind, lapply(res.pca, summary)) 但它给了我 Min/Max 的总结,但不是我想要的。
请注意,我不想从列名中提取值,我寻求一个我可以使用的通用解决方案。
最佳答案
你要找的是summary(res.pca)
的“元素”importance
:
示例取自 Principal Components Analysis - how to get the contribution (%) of each parameter to a Prin.Comp.? :
a <- rnorm(10, 50, 20)
b <- seq(10, 100, 10)
c <- seq(88, 10, -8)
d <- rep(seq(3, 16, 3), 2)
e <- rnorm(10, 61, 27)
my_table <- data.frame(a, b, c, d, e)
res.pca <- prcomp(my_table, scale = TRUE)
summary(res.pca)$importance
# PC1 PC2 PC3 PC4 PC5
#Standard deviation 1.7882 0.9038 0.8417 0.52622 9.037e-17
#Proportion of Variance 0.6395 0.1634 0.1417 0.05538 0.000e+00
#Cumulative Proportion 0.6395 0.8029 0.9446 1.00000 1.000e+00
class(summary(res.pca)$importance)
#[1] "matrix"
注意:
当你想“研究”一个对象时,在它上面使用 str
会很方便。在这里,您可以执行 str(summary(pca)
来查看信息的位置,从而了解您可以从哪里获得想要的信息:
str(summary(res.pca))
List of 6
$ sdev : num [1:5] 1.79 9.04e-01 8.42e-01 5.26e-01 9.04e-17
$ rotation : num [1:5, 1:5] 0.278 0.512 -0.512 0.414 -0.476 ...
..- attr(*, "dimnames")=List of 2
.. ..$ : chr [1:5] "a" "b" "c" "d" ...
.. ..$ : chr [1:5] "PC1" "PC2" "PC3" "PC4" ...
$ center : Named num [1:5] 34.9 55 52 9 77.8
..- attr(*, "names")= chr [1:5] "a" "b" "c" "d" ...
$ scale : Named num [1:5] 22.4 30.28 24.22 4.47 26.11
..- attr(*, "names")= chr [1:5] "a" "b" "c" "d" ...
$ x : num [1:10, 1:5] -2.962 -1.403 -1.653 -0.537 1.186 ...
..- attr(*, "dimnames")=List of 2
.. ..$ : NULL
.. ..$ : chr [1:5] "PC1" "PC2" "PC3" "PC4" ...
$ importance: num [1:3, 1:5] 1.788 0.64 0.64 0.904 0.163 ...
..- attr(*, "dimnames")=List of 2
.. ..$ : chr [1:3] "Standard deviation" "Proportion of Variance" "Cumulative Proportion"
.. ..$ : chr [1:5] "PC1" "PC2" "PC3" "PC4" ...
- attr(*, "class")= chr "summary.prcomp"
关于r - 如何使用 Prcomp 在 R 中提取 PCA 的摘要作为数据框?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51301338/
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