Eigenvectores faltantesEspero que no esté haciendo algo tonto, pero podría usar algo de ayuda con algunos vectores propios "faltantes". Tengo 10 especímenes que en la tabla JMP constituyen 10 filas y 94 columnas. Hacer el PCA y ver los vectores propios es súper simple. La salida muestra 9 columnas de PC con columnas numeradas sucesivamente. Y veo los valores de colores variables (más oscuro = ¿presumiblemente el mayor grado de varianza?), PERO dado que tenía 94 columnas comenzando, habría supuesto que habría tenido 94 vectores. Pero ese no es el caso, tengo 46. Además, los números de columna del vector propio no están en orden de serie. No es simplemente 1-46; comienza en la columna 5, faltan algunos adolescentes, salta en los años 30, etc. Quiero informar sobre los vectores propios, entonces, ¿qué me estoy perdiendo? (figurada y literalmente) ¡Gracias!
Re: Eigenvectores faltantesCreo que algunas capturas de pantalla REALMENTE ayudarían a ver lo que está viendo. Sin eso, aquí están algunas de mis conjeturas.
Primero, me sorprende que esté obteniendo 46 PC. Hubiera esperado 9 o 10 ya que esa es la cantidad de filas de datos que tiene. De cualquier manera, supongo que no está llegando a las 94 PC esperadas porque ya ha explicado toda la variación. Ve al triángulo rojo y pregunta por los valores propios. Mirando ese informe, mira la última fila en la columna Cum Percent. ¿Son 100? Si es así, entonces ha explicado toda la varianza. El hecho de que sus datos tengan 94 dimensiones, no significa que tenga 94 datos dimensionales. En su caso, parece que tiene datos de 46 dimensiones.
En cuanto a las columnas originales que se enumeran en un orden diferente en los valores propios, supongo que clasificó accidentalmente los vectores propios por una de sus columnas. Haga clic con el botón derecho en su tabla de vectores propios y elija Ordenar por columna ... y seleccione la primera columna que contiene sus nombres de variables. Luego se ordenará en orden alfabético por esa columna.
