成分分析中biplot函数不理解_主成分分析
对主成分分析中的biplot函数不理解，谁能帮忙解释？谢谢了
解答：
运行下面的例子，理解我加黑的那句话即可：
Examples
Perform a principal component analysis of the data in carsmall.mat:
load carsmall
x = [Acceleration Displacement Horsepower MPG Weight];
x = x(all(~isnan(x),2),:);
[coefs,score] = princomp(zscore(x));
View the data and the original variables in the space of the first three principal components:
vbls = {‘Accel’,’Disp’,’HP’,’MPG’,’Wgt’};
biplot(coefs(:,1:3),’scores’,score(:,1:3),…
‘varlabels’,vbls);
又基本上看了一个下午，我的时间啊！！不过基本上搞明白了
1.图只能表示二个或三个主成分的载荷，这是其缺点，所以往往只看重点主成分。
2.红点代表二个或三个观测值主成分值，如二维图，红点横坐标就是主成分1的值，纵坐标就是主成分2的值。但都是经过一定的量化。(Scale the scores so they fit on the plot, and change the sign of their coordinates according to the sign convention for the coefs.)。
3.蓝点和蓝线代表的是载荷值，坐标与红点意义相类似，所以线在横坐标的投影就是对主成分1的载荷(系数)，在纵坐标的投影就是对主成分2的载荷。其值是或取相反数了。 (magnitude in each column of COEFS to be positive.This flips some of the vectors in COEFS to the opposite direction, but often makes the ploteasier to read)。
希望给那些像我一样不懂的人一点启示
r语言主成分分析biplot怎么看
#R中作为主成分分析最主要的函数是princomp()函数
#princomp()主成分分析 可以从相关阵或者从协方差阵做主成分分析
#summary()提取主成分信息
#loadings()显示主成分分析或因子分析中载荷的内容
#predict()预测主成分的值
#screeplot()画出主成分的碎石图
#biplot()画出数据关于主成分的散点图和原坐标在主成分下的方向
3、案例
#现有30名中学生身高、体重、胸围、坐高数据，对身体的四项指标数据做主成分分析。
#1.载入原始数据
test
X1=c(148, 139, 160, 149, 159, 142, 153, 150, 151, 139,
140, 161, 158, 140, 137, 152, 149, 145, 160, 156,
151, 147, 157, 147, 157, 151, 144, 141, 139, 148),
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