PCA1 및 PCA2 값을 사용하여 새 사례와 PCA 모델 데이터 포인트 간의 거리를 계산하는 방법저는 40개 개체의 3개 변수에서 2개 구성 요소 PCA1 및 PCA2로 간단한 PCA 모델을 만들었습니다.여기에서 매우 유용한 안내를 통해 모델 세트에 가중치=1을 부여하여 새 케이스의 위치(가중치=0)를 모델 개체에 상대적으로 시각화할 수 있습니다.
질문: 새 객체(n=51)와 40개의 모델 세트 객체 각각 사이의 거리를 찾는 방법이 있습니까?이미지 측정을 위한 추가 기능을 찾았지만 대화형 솔루션을 찾을 수 없습니다. 파일을 첨부하고 있습니다.바이플롯에서 보이는 검은 점은 새로운 사례입니다.내 의도는 각각의 새 개체에 대해 상위 3개의 모델 집합 개체를 찾는 것입니다.
귀하의 안내에 미리 감사드립니다.
해석학다른후속 질문--> Re: PCA1 및 PCA2 값을 사용하여 새 사례와 PCA 모델 데이터 포인트 간의 거리를 어떻게 계산합니까?아래의 좋은 조언에 따라 얻은 PCA1 및 PCA2를 사용하는 PCA 2D 그래프의 개체 간 실제 근접성 테이블이 있습니다.
그래프에서 #2가 더 가깝게 나타날 때 T3와 #2(.67)보다 근접 값이 T3과 #3(0.66, 아마도 더 가까움) 사이에서 더 낮은 이유를 누군가 설명할 수 있습니까?
Re: PCA1 및 PCA2 값을 사용하여 새 사례와 PCA 모델 데이터 포인트 사이의 거리를 어떻게 계산합니까?두 번째 단락에서 제공한 솔루션이 작동합니다! MDS 바이플롯은 PCA 바이플롯을 180도 회전한 것입니다. To object-From object distances를 사용하여 내가 찾던 거리 순서를 정렬할 수 있습니다.
많은 감사합니다!Re: PCA1 및 PCA2 값을 사용하여 새 사례와 PCA 모델 데이터 포인트 사이의 거리를 어떻게 계산합니까?안녕 @TCM ,
귀하의 질문을 정확히 따랐는지 확실하지 않지만 그것이 무엇인지에 따라 T2 통계를 보는 것을 고려할 수 있습니다. 이미 각 데이터 포인트에 대한 모델 계획까지의 거리를 알려주는 DModX가 있고 T2 통계(Mahalanobis 거리 제곱)는 모델 중심에서 각 데이터 포인트까지의 거리를 알려줍니다. 핫 버튼을 클릭한 다음 Outlier Analysis를 선택하여 PCA 플랫폼에서 이를 얻을 수 있습니다. DModX 수식을 저장할 때와 동일해야 하는 적절한 수의 구성 요소를 선택해야 합니다. T2 수식을 데이터 테이블에도 저장할 수 있습니다.
문자 그대로 PC 공간의 각 행 사이의 거리를 원하는 경우 두 개의 주성분을 사용하여 다차원 스케일링을 수행할 수 있습니다. 이동: 분석 > 다변량 방법 > 다차원 척도법. Y, 열에 대한 열의 PC 그룹을 선택하고 "데이터 형식"을 속성 목록으로 변경하고 치수 설정 값을 보유한 PC 수로 변경하십시오. 그런 다음 2D MS 보고서 창에서 핫 버튼으로 이동하여 근접성 표시를 선택하면 가능한 모든 거리 조합의 표가 제공됩니다. 그런 다음 오른쪽 클릭 > 추가 분석을 위해 데이터 테이블로 만들 수 있습니다.
그런 다음 다음과 같이 시각화할 수 있습니다.
도움이 되었기를 바랍니다!,
DS
