在Sparklyr中的PCA之后提供旋转数据（主成分分数）

Question

我正在尝试找到一种方法来检索由ml_pca（）找到的PCA组件旋转后获得的PC分数。

使用$ components可以轻松访问PCA组件，但PCA组件输入数据的矩阵乘法结果似乎无法访问。

我可以“手动”完成。例如，在Scala中它将是：

val mat: RowMatrix = new RowMatrix(dataRDD)

// Compute the top 4 principal components.
// Principal components are stored in a local dense matrix.
val pc: Matrix = mat.computePrincipalComponents(4)

// Project the rows to the linear space spanned by the top 4 principal components.
val projected: RowMatrix = mat.multiply(pc)

所需的输出是“投影”，但我想找到一种直接从对象中检索此信息的方法。

Answer 1

你可以尝试这样的事情。

    pca_model <- Data %>%
       ml_pca(features = c("feature1", "feature2"), k = 2) %>%
       sdf_project() %>%
       select(response_variable,starts_with("PC"))