PCA -how是映射的主要组件？

Question

我对R中的pca有疑问，可能只是一个简单的问题：

我有10个向量a，b，c，d，e，f，g，h，i，j并用cbind绑定它们。

使用结果，我使用pca执行prcomp。我得到的分数很好，而且我也按降序获得主要成分。

仅限：我怎么知道哪个组件a到j是第一个，哪个是第二个等等？

可能真的是一个初学者的问题 - 仍然无法解决它，并希望得到一些帮助。

Answer 1

旋转矩阵可以告诉您哪些原始变量在每个主要组件中都很重要。例如，旋转矩阵的第一列显示PC1的贡献。第一行中的高值（相对于其他系数）意味着第一原始变量在第一主成分中是重要的。假设第一列的前五行具有高正值，而后五行具有高负值。这意味着PC轴可以解释为这两组之间的比率。

Answer 2

这是一个老问题......但也许有人在将来需要它

library(stats)
data(USArrests) 
PCA.USA <- prcomp(USArrests[,c(1,2,4)], scale=TRUE) 
proporcionDeInfluencia <- abs(PCA.USA$rotation)
sweep(proporcionDeInfluencia, 2, colSums(proporcionDeInfluencia), "/")

Principal Components Analysis - how to get the contribution (%) of each parameter to a Prin.Comp.?

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