得到n#34; PC1"而不是主成分分析中的变量名称

时间:2015-02-18 14:55:06

标签: r pca psych

我有一些看起来像这样的数据:

head(data)
   net1re net2re net3re net4re net5re net6re
24      3      2      1      2      3      3
33      1      1      1      1      1      2
30      3      1      1      1      1      3
22      2      1      1      1      1      1
31      3      2      1      1      1      2
1       2      1      1      1      1      2

我正在运行主成分分析,如下所示:

library(psych)
fit <- principal(data[,1:6], rotate="varimax")
data$friendship=fit$scores

这会创建变量&#34; friendship&#34;我可以在控制台上调用它:

> colnames(data)
[1] "net1re"     "net2re"     "net3re"     "net4re"     "net5re"    
[6] "net6re"     "friendship"

但是当我想要查看我的数据时,而不是我得到的变量名称&#34; PC1&#34;:

> head(data)
   net1re net2re net3re net4re net5re net6re         PC1
24      3      2      1      2      3      3  1.29231531
33      1      1      1      1      1      2 -0.68448111
30      3      1      1      1      1      3  0.02783916
22      2      1      1      1      1      1 -0.67371031
31      3      2      1      1      1      2  0.10251282
1       2      1      1      1      1      2 -0.44345075

这成为一个主要的麻烦,因为我需要用不同的变量重复这一点,并且所有的结果都得到了&#34; PC1&#34;。

为什么会发生这种情况?如何分配变量名而不是&#34; PC1&#34;。

由于

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

出现这种不寻常的效果,因为fit$scores是一个矩阵:

str(data)
#'data.frame':  6 obs. of  7 variables:
# $ net1re    : int  3 1 3 2 3 2
# $ net2re    : int  2 1 1 1 2 1
# $ net3re    : int  1 1 1 1 1 1
# $ net4re    : int  2 1 1 1 1 1
# $ net5re    : int  3 1 1 1 1 1
# $ net6re    : int  3 2 3 1 2 2
# $ friendship: num [1:6, 1] 1.1664 -1.261 0.0946 -0.5832 1.1664 ...
#  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
#  .. ..$ : chr  "24" "33" "30" "22" ...
#  .. ..$ : chr "PC1"

要获得所需的结果,您可以使用

data$friendship=as.vector(fit$scores)

data$friendship=fit$scores[,1]

在任何一种情况下,输出都是:

data
#   net1re net2re net3re net4re net5re net6re  friendship
#24      3      2      1      2      3      3  1.16635312
#33      1      1      1      1      1      2 -1.26098965
#30      3      1      1      1      1      3  0.09463653

str(data)
#'data.frame':  6 obs. of  7 variables:
# $ net1re    : int  3 1 3 2 3 2
# $ net2re    : int  2 1 1 1 2 1
# $ net3re    : int  1 1 1 1 1 1
# $ net4re    : int  2 1 1 1 1 1
# $ net5re    : int  3 1 1 1 1 1
# $ net6re    : int  3 2 3 1 2 2
# $ friendship: num  1.1664 -1.261 0.0946 -0.5832 1.1664 ...