12. PCAの準備
•まずは連続変数に対してlog変換を
• Venables, W. N., Brian D. R. Modern applied statistics with S-PLUS. Springer-verlag. (Section 11.1)
log.ir <- log(iris[, 1:4])
ir.species <- iris[, 5] #主成分の視覚化用
13. データの標準化
#PCA: center = T and scale. = T are highly advisable
ir.pca <- prcomp(log.ir, center=T, scale. = T)
•変数の大きさや歪度がPCの結果に影響
するため、PCA前の歪度変換(center
and scale. = T)がいい感じだよ
36. まだ発展途上なので多少はね?
• We do not guarantee the very idea to be correct
by共同開発者っぽい人
引用:http://www.petrkeil.com/?p=2316
• 気になる人はぜひ色々調べてみて下さい!
• 今後に期待大ですね!
※パッケージは2014年11月以降更新されてい
ません。