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R言語は、「S言語」をオープンソースとして実装なおした、統計解析向けのプログラミング言語です。 計算がとても速くグラフィックも充実しているため、数値計算に向いています。 文法的には、統計解析部分はS言語を参考にしており、データ処理部分はSchemeの影響を受けています。 世界中の専門家が開発に関わり、日々新しい手法やアルゴリズムが追加されています。

Q&A

1回答

665閲覧

Rを使用した主成分分析について

katherine

総合スコア13

R

R言語は、「S言語」をオープンソースとして実装なおした、統計解析向けのプログラミング言語です。 計算がとても速くグラフィックも充実しているため、数値計算に向いています。 文法的には、統計解析部分はS言語を参考にしており、データ処理部分はSchemeの影響を受けています。 世界中の専門家が開発に関わり、日々新しい手法やアルゴリズムが追加されています。

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投稿2019/10/20 15:51

下記サイトを参考にRを使用して主成分分析を試しています.R初心者です.
https://statistics.co.jp/reference/software_R/statR_9_principal.pdf#search=%27R+%E4%B8%BB%E6%88%90%E5%88%86%E5%88%86%E6%9E%90%27

トレーニングデータセットで主成分分析を行い,主成分得点を計算するところまではできたのですが,
そのあと新しいテストデータセットに,この算出したPCAを適応させる方法をご教示頂ければ幸いです.
よろしくお願い申し上げます.

seiseki <- ("<ファイル名>",header=F) result = prcomp(seiseki,scale=T) summary(result) A=round(result$rotation,3) B=round(result$x,3)

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guest

回答1

0

「算出したPCAを適応させる」という意味がよくわからないです。
新しいテストデータセットでPCAを行いたいという意味ですか?

投稿2019/10/26 00:44

shimiken

総合スコア368

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