我正在尝试在R中运行PCA以减小尺寸。作为此过程的结果，我从2000个功能中选择了25个。但我不知道如何将这些选定的功能映射到原始数据。有什么帮助吗？
这是我的代码的一部分：
/* ... */这是我的62 * 2000数据中的3行和6列：
rawdata <- read.csv("alon.csv", header = FALSE)
pmatrix <- scale(rawdata)
princ <- prcomp(pmatrix)
nComp <- 25
dfComponents <- predict(princ, newdata = pmatrix)[, 1:nComp]
答案 0 :(得分：0)
princ$rotation将返回加载，然后可以对其进行切片：
princ$rotation[ , 1:25]
# also check out princ$x and explore the nested object returned by prcomp
这是一篇可供参考的综合文章：
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/practical-guide-principal-component-analysis-python/