固有値

PcaEv(M=D,s=T) #s=T: 標準化(単位が異なるとき)

D=Ip('s4.txt') #簡単な例:4人の成績
## File: s4.txt / Class: data.frame / Rows: 4 / Columns: 3
##  
##         v1.English v2.Physics v3.Latin
## i1.Ana   9         14         18      
## i2.Juan 17          7         11      
## i3.Mary 15         13         14      
## i4.Ken   5         18          8
PcaEv() #主成分分析:固有値(分散),分散%,分散累積%
##           Ev   V% V%(cum)
## Dim.1 1.9570 65.2    65.2
## Dim.2 0.9492 31.6    96.9
## Dim.3 0.0938  3.1   100.0
PcaEv(s=F) #s=F: 標準化しない(単位が同じ)
##            Ev   V% V%(cum)
## Dim.1 49.4511 71.4    71.4
## Dim.2 17.4946 25.3    96.7
## Dim.3  2.3043  3.3   100.0

バイプロット

gPcaBp(M=D,lx=’‘,ly=’‘,s=0,c=’‘,a=T,w=F,f=12,m=1)
M:数値行列,lx,ly:ラベル,s=[0]:変数+個体/s=1:変数/s=2:個体,
c:色指定(例:’V=>blue,..’),a:矢印,w:白黒,f:フォントサイズ,m:変数Vの乗数
色彩:http://www.sthda.com/english/wiki/colors-in-r\ [b]lue(#039), [c]harcoal(#c30), [o]range(#f60), [p]urple(#coc), [r]ed (#f30)

D=Ip('s4.txt') #簡単な例:4人の成績
## File: s4.txt / Class: data.frame / Rows: 4 / Columns: 3
##  
##         v1.English v2.Physics v3.Latin
## i1.Ana   9         14         18      
## i2.Juan 17          7         11      
## i3.Mary 15         13         14      
## i4.Ken   5         18          8
gPcaBp() #主成分分析バイプロット

gPcaBp(s=1) #s=1:変数プロット

gPcaBp(s=2) #s=2:個体プロット

gPcaBp(c='V=>#f60,V:v2=>orange,I:i3=>red') #c:色指定

gPcaBp(c='V=>b',a=F) #a:矢印=F

gPcaBp(c='V=>r',st=T) #st:標準化=T

gPcaBp(c='V=>p',f=12) #f:フォントサイズ=10

gPcaBp(lx='1 軸 (65.2%)',ly='2 軸 (31.6%)',w=T) #w=T:白黒

gChart(a=90)+gPcaBp()#比較:頻度分布+主成分分析バイプロット

?USArrests; D=USArrests; Dt() #米国の暴力犯罪率
## starting httpd help server ... done
## Class: data.frame / Rows: 50 / Columns: 4
##  
##             Murder Assault UrbanPop Rape
## Alabama     13.2   236     58       21.2
## Alaska      10.0   263     48       44.5
## Arizona      8.1   294     80       31.0
## Arkansas     8.8   190     50       19.5
## California   9.0   276     91       40.6
## Colorado     7.9   204     78       38.7
## Connecticut  3.3   110     77       11.1
## Delaware     5.9   238     72       15.8
## Florida     15.4   335     80       31.9
## Georgia     17.4   211     60       25.8
PcaEv() #主成分分析:固有値(分散),分散%,分散累積%
##           Ev   V% V%(cum)
## Dim.1 2.4802 62.0    62.0
## Dim.2 0.9898 24.7    86.8
## Dim.3 0.3566  8.9    95.7
## Dim.4 0.1734  4.3   100.0
gPcaBp(c='V=>blue') #c:軸ラベルの色=blue