主成分スコアの計算 - ヘルプが必要こんにちはチーム、
PCA スコアの計算に関する教授からの明確化要求の 1 つ。
JMP ドキュメンテーション ガイドによると、主成分の計算は、主成分の抽出に選択した行列によって異なります。係数としての固有ベクトル。– on Covariances オプションの場合、i 番目の主成分は、i 番目の固有ベクトルのエントリを係数として使用した、中心化された観測値の線形結合です。
–[Unscaled and Uncentered] オプションの場合、i 番目の主成分は、i 番目の固有ベクトルのエントリを係数として使用した生の観測値の線形結合です。
教授が使っているのは溶解度。 JMPデータセットと作成された保存された 1 つの主成分、
スクリーンショットを添付しました。 彼はクラスで、固有ベクトル値を使用して手動で主成分スコアを計算する方法を示そうとしています。 主成分を式として保存すると、定数とともに式が表示されます。 また、式の係数は固有ベクトルと一致していません。(以前は R を使用していましたが、現在は JMP に移行しています)
誰かが固有ベクトルから PCA スコアを導き出し、JMP 出力と一致させる方法を教えてくれませんか。 JMPは、定数とともに式も提供します。
この点であなたの助けに感謝します。
ありがとう
ムラリ
Re: 主成分スコアの計算 - ヘルプが必要相関に対してPCAが実行されると、JMPは標準化された変数を使用してスコアを計算し、式を再配置します。 それで、
PC1=0.37441*[1-オクタノール-平均(1-オクタノール)]/標準(1-オクタノール)+0.34834*[エーテル-平均(エーテル)]/標準(エーテル)+…..
=0.37441*[ 1-オクタノール - 1.2665)/ 0.8219] +……
=0.45544*1-オクタノール – 0.57695+……
定数 -1.13263 は、-0.57695 と他の平均/標準の合計です。
Re: 主成分スコアの計算 - ヘルプが必要村里さん、こんにちは。
教えるときのデモンストレーションの目的で、おそらく彼は「Unscaled and Uncentered」を使用しようとしています。 固有ベクトルは、変数間のスケールと中心の違いを説明するために発生する変換がないため、保存された式の係数になります。 これは、その変換の価値を紹介し、計算を示す前に、学生にとって有益な出発点です。 @jiancao提供された。
@ジュリアン
Re: 主成分スコアの計算 - ヘルプが必要どうもありがとうJiancaoRe: 主成分スコアの計算 - ヘルプが必要どうもありがとうジュリアン
