統計科学研究所 R 主成分分析 - statistics.co.jp

1 2 R 3 4 :BMI (Body Mass Index) 5 6 ABCDEABCDEA B C D E A B C D E 7 ABCDEABCDEA B C D E A B C D E 8 ABCDEABCDEA B C D E A B C D E 9 10 11 R 12 : 13 166 : =9 4year 5year 6year 14 [csv] 16 prcomp biplot seiseki< ( ", header=T)result <-prcomp(seiseki, scale=T)summary(result)biplot(result)17 scale prcomp

5 主成分分析とは主成分分析多次元データのもつ情報をできるだけ損わずに低次元空間に情報を縮約する方法多次元データを2次元・3次元データに縮約できれば、データ全体の雰囲気を視覚化することができる。視覚化により、データが持つ情報を解釈しやすくなる。