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[英]What exactly are ctr, distance and dimensions in PCA summary in FactoMineR?
[英]cannot obtain all dimensions with FactoMiner
我正在使用带有7个变量的FactoMiner执行PCA分析,并将这些结果包含7个维度,以说明变化的100%:特征值
Dim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4 Dim.5 Dim.6 Dim.7
Variance 2.482 1.445 1.223 0.944 0.619 0.193 0.095
% of var. 35.453 20.636 17.471 13.484 8.838 2.754 1.364
Cumulative % of var. 35.453 56.090 73.561 87.045 95.882 98.636 100.000
但是,当我调用summary(pca_pa, ncp=7)
它不会为我提供每个变量的贡献结果,最多可达7个维度,而最多只有5个维度。 例如,这是我为每个变量在三个维度上的贡献而得到的:
Variables
Dim.1 ctr cos2 Dim.2 ctr cos2 Dim.3 ctr
b_0 | -0.007 0.002 0.000 | 0.133 1.229 0.018 | 0.857 60.111
v_X | 0.308 3.815 0.095 | 0.034 0.078 0.001 | -0.625 31.897
W_M | -0.737 21.884 0.543 | 0.561 21.761 0.314 | -0.204 3.407
v_Y | -0.016 0.011 0.000 | -0.858 50.958 0.736 | 0.116 1.092
v_F | 0.940 35.586 0.883 | -0.004 0.001 0.000 | -0.058 0.278
v_P | 0.922 34.228 0.849 | 0.220 3.364 0.049 | 0.043 0.150
v_L | 0.333 4.474 0.111 | 0.571 22.609 0.327 | 0.194 3.066
我想为所有7个维度提供这张桌子。 你能帮我吗? 谢谢!
丰
也许这可以为您工作:
summary(pca_pa, ncp=7, nbelements=Inf)
nbelements
选项是写入的列数。 默认为10
。
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