找出相对于总方差的给定百分比贡献的特征值的数量

时间:2016-11-22 09:45:20

标签: r pca eigenvalue

是λ特征值,Λ一组特征值,p是Λ的基数,我试图在R中做一个循环,允许找到n所以enter image description here

以下是输入示例(L组件始终在减少):

> L
[1] 4.903332 4.341607 3.920309 3.716966 3.554570 3.067658 2.891222 2.553127
> sumli
[1] 28.94879
> freq <- L/sumli
> freq
[1] 0.16937952 0.14997540 0.13542221 0.12839795 0.12278821 0.10596843 0.09987368 0.08819460

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

L <- c(4.903332, 4.341607, 3.920309, 3.716966, 3.55457, 3.067658, 
2.891222, 2.553127)

我认为我们可以使用cumsum(累积总和)。

根据您是希望第一个n累积贡献大于95%,还是最后n累积贡献小于95%,您需要

which(cumsum(L) / sum(L) > 0.95)
# [1] 8

which(cumsum(L) / sum(L) > 0.95) - 1
# or: `sum(cumsum(L) / sum(L) <= 0.95)`
# or: `max(which(cumsum(L) / sum(L) <= 0.95))`
# [1] 7

(您的示例L不具有代表性,因为特征值没有急剧衰减。)