我正在进行主成分分析，以减少数据集数量较少的回归模型的变量数量。大量的自变量（大约40个独立变量）。
我使用函数princomp生成主成分，因为我有自变量之间的相关性。但我不知道如何根据PCA的数量使用princomp输出。我＆＃39;我有兴趣使用主成分的子集进行预测
你能帮帮我吗？
提前致谢
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my_pca <- prcomp(data)
summary(my_pca)
总结中的标准差是特征值的平方根。 您可以使用Kaiser标准：仅保留具有特征值的因子/分量＆gt; 1。
pc1 <- my_pca$x[,1] # 1st component
pc2 <- my_pca$x[,2] # 2nd component
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