Guida 3D PCAForse una stupida domanda PCA: per sicurezza, voglio confrontare i miei output grafici PCA tra diversi programmi. In precedenza, caricavo i miei punti spaziali x, y, z per ogni punto di riferimento in R, eseguivo il PCA e visualizzavo i grafici, i punteggi, ecc. Ma ho iniziato a ottenere alcuni risultati dispari in R quando ho rieseguito lo stesso set di dati (hench vuole confrontare). Quando ho caricato i miei valori x, y, z in JMP e ho selezionato Analizza> Metodi multivariati> Componenti principali, sembra che stia solo trattando i punti come valori normali. Questi punti di riferimento provengono da oggetti altamente 3D, ma in JMP PCA, l'output grafico 3D ha tutti i campioni praticamente su un unico piano. (e questo sembra diverso al 100% dall'output fatto in R) Quindi, posso caricare i punteggi del PC in JMP ed eseguire l'analisi da lì? (o sarebbe in qualche modo la generazione di nuovi punteggi derivati da partiture già?) Se c'è qualcosa che mi manca, o un'alternativa migliore, apprezzerei molto qualsiasi consiglio / assistenza.
Ri: Guida 3D PCAVa bene, ma ciò che non ha senso nella tua tabella di Excel è il motivo per cui apparentemente hai un punteggio della componente principale per ciascuno dei 36 punti di riferimento 3D (X1, Y1, Z1, X2, Y2, Z2, ecc.) Per ogni campione. Non è così che funziona PCA.
La PCA viene utilizzata principalmente come tecnica di riduzione variabile. Quindi in genere riduci un numero elevato di variabili a un numero ridotto di PC. Quindi potresti usare i punteggi per ogni PC come descrizione più semplice delle osservazioni (o dei campioni).
O in alternativa si utilizza PCA per comprendere la correlazione tra le variabili.
Non sono sicuro di quale sia lo scopo dell'utilizzo di PCA qui.
Spiacente!Ri: Guida 3D PCASpero di poter chiarire le cose. Per ciascuno dei campioni ci sono 36 punti di riferimento 3D (X1, Y1, Z1, X2, Y2, Z2, ecc.). Nel programma che usavo originariamente per ottenere le coordinate spaziali (un programma chiamato Landmark), l'output era di disporre l'intero set di dati con una colonna X, Y e Z, con le righe che costituivano i punti di riferimento. Quando inizialmente ho provato a caricare quella forma del set di dati, JMP stava leggendo ogni riga (cioè ogni punto di riferimento) come un campione separato. Quando ho cercato aiuto in un precedente post della community di JMP, mi è stato consigliato di convertire ogni esemplare e tutti i suoi punti X, Y, Z su una singola riga (hench le 108 voci basse di riga). Poi ho scoperto che l'output del grafico 3D stava semplicemente creando un grafico a dispersione dei punti spaziali - per esempio, stava letteralmente tracciando un punto di riferimento con coordinate 3D 1,2,3 e un altro con 3,4,5 in quelle dimensioni spaziali, non il Valori PC.
Quindi da lì ho preso i valori PC dal mio set di dati che ho ottenuto in R e li ho "convertiti JMP" (una riga che costituisce un esemplare e tutti i suoi punteggi PC). Anche se ho in mano i campioni fisici, voglio confrontare le loro relazioni spaziali tramite un PCA. Ecco perché ho pensato che fare i passaggi per visualizzare il 3D PCA in JMP che ho menzionato nel commento precedente va bene ... ma volevo ricontrollare prima di precedere troppo.
Ri: Guida 3D PCAMi spiace, non capisco i dati. Sembra che ci siano 109 variabili in questo set di dati (incluso specimin). Perché ci sono 36 diversi valori XYZ per ogni campione e come stai utilizzando queste variabili in PCA per creare le 109 variabili nella scheda dei punteggi PCA? In effetti, potrebbe essere meglio tornare alle basi e chiedersi qual è l'obiettivo dell'analisi e per cosa si utilizza la PCA.Ri: Guida 3D PCAGrazie Phil. Per i grafici 3D voglio visualizzare le coordinate x, y, z dai punteggi dei componenti principali. Se aiuta a chiarire, ho allegato un foglio di calcolo Excel. Vedrai una scheda che è solo le coordinate spaziali x, y, z per ogni punto di riferimento di ciascun campione. La seconda scheda sono i punteggi PC per ogni punto di riferimento. Voglio che visualizzi la relazione spaziale 3D derivata dai punteggi del PC, ma voglio assicurarmi che i passaggi che sto seguendo per creare il grafico siano la sequenza corretta.
Ri: Guida 3D PCACiao,
Puoi chiarire qualcosa: nel grafico 3D, stai cercando di visualizzare le coordinate x, y, z, oi punteggi delle componenti principali?
Mi aspetto che i punteggi dei componenti principali si trovino su un aereo. Un modo di pensare alla PCA è che si tratta di una tecnica di riduzione delle dimensioni. Questo è ciò che vedete nel grafico delle partiture 3D nella PCA in JMP. La variazione "altamente 3D" è stata ridotta alla variazione 2D sulle prime 2 componenti principali.
Ha senso?
Felice di guardare i tuoi dati se sei in grado di condividerli.
Saluti,
Phil
