PCA主成分分析应用举例.ppt

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2017-06-25 发布于四川
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#### 画碎石图 screeplot(student.pr) #### 用数据框的形式输入数据 conomy-data.frame( x1=c(149.3, 161.2, 171.5, 175.5, 180.8, 190.7, 202.1, 212.4, 226.1, 231.9, 239.0), x2=c(4.2, 4.1, 3.1, 3.1, 1.1, 2.2, 2.1, 5.6, 5.0, 5.1, 0.7), x3=c(108.1, 114.8, 123.2, 126.9, 132.1, 137.7, 146.0, 154.1, 162.3, 164.3, 167.6), y=c(15.9, 16.4, 19.0, 19.1, 18.8, 20.4, 22.7, 26.5, 28.1, 27.6, 26.3)) conomy x1 x2 x3 y 1 149.3 4.2 108.1 15.9 2 161.2 4.1 114.8 16.4 3 171.5 3.1 123.2 19.0 4 175.5 3.1 126.9 19.1 5 180.8 1.1 132.1 18.8 6 190.7 2.2 137.7 20.4 7 202.1 2.1 146.0 22.7 8 212.4 5.6 154.1 26.5 9 226.1 5.0 162.3 28.1 10 231.9 5.1 164.3 27.6 11 239.0 0.7 167.6 26.3 #### 作线性回归 lm.sol-lm(y~x1+x2+x3, data=conomy) summary(lm.sol) Call: lm(formula = y ~ x1 + x2 + x3, data = conomy) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -0.52367 -0.38953 0.05424 0.22644 0.78313 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(|t|) (Intercept) -10.12799 1.21216 -8.355 6.9e-05 *** x1 -0.05140 0.07028 -0.731 0.488344 x2 0.58695 0.09462 6.203 0.000444 *** x3 0.28685 0.10221 2.807 0.026277 * --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 0.4889 on 7 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.9919, Adjusted R-squared: 0.9884 F-statistic: 285.6 on 3 and 7 DF, p-value: 1.112e-07 得到回归方程 Y= -10.12799 -0.05140 X1+ 0.58695 X2 + 0.28685X3 Y是进口量，X1是国内总产值，而对应系数的符号却是负的，也就是说，国内生产总值越高，其进口量越少，这与实际情况是不相符的。其原因是三个变量存在共线性关系。 #### 作主成分分析 conomy.pr-princomp(~x1+x2+x3, data=conomy, cor=T) summary(conomy.pr, loadings=TRUE) Importance of components: Comp.1 Comp.2 Comp.3 Standard deviation 1.413915 0.9990767 0.0518737839 Proportion of Variance 0.666385 0.3327181 0.0008969632 Cumulative Proportion 0.666385 0.9991030 1.0000000000 Loadings: Comp.1 Comp.2 Comp