Biplot atau plot ganda adalah grafik eksplorasi untuk disajikan - sebagai titik atau vektor - baik pengamatan (sampel) maupun variabel data. Sumbu biasanya merupakan dimensi utama laten. Biplot sering digunakan untuk menggambarkan analisis komponen utama, analisis korespondensi, dan metode multivariat lainnya.
Biplot sering digunakan untuk menampilkan hasil analisis komponen utama (dan teknik terkait). Ini adalah scatterplot ganda atau overlay yang menunjukkan pemuatan komponen dan skor komponen secara bersamaan. Saya diberitahu oleh @amoeba hari ini bahwa dia telah memberikan jawaban yang berangkat dari...
Apakah mungkin untuk memvisualisasikan output dari Analisis Komponen Utama dengan cara yang memberikan wawasan lebih dari sekadar tabel ringkasan? Apakah mungkin untuk melakukannya ketika jumlah pengamatan besar, katakan ~ 1e4? Dan mungkinkah melakukannya di R [lingkungan lain
Saya menemukan tutorial yang bagus ini: Buku Pegangan Analisis Statistik Menggunakan R. Bab 13. Analisis Komponen Utama: Olympic Heptathlon tentang cara melakukan PCA dalam bahasa R. Saya tidak mengerti interpretasi dari Gambar 13.3: Jadi saya merencanakan vektor eigen pertama vs vektor eigen...
Saya telah mencari di internet jauh dan luas ... Saya belum menemukan gambaran yang sangat bagus tentang bagaimana menafsirkan plot analisis korespondensi 2D. Bisakah seseorang menawarkan saran untuk menafsirkan jarak antar titik? Mungkin contoh akan membantu, berikut adalah plot yang ditemukan di...
Saat Anda membuat biplot untuk analisis PCA, Anda memiliki skor PC1 komponen utama pada sumbu x dan skor PC2 pada sumbu y. Tapi apa dua sumbu lainnya ke kanan dan atas
Saya ingin menerapkan biplot untuk analisis komponen utama (PCA) dalam JavaScript. Pertanyaan saya adalah, bagaimana cara menentukan koordinat panah dari keluaran dari dekomposisi vektor singular (SVD) dari matriks data?U,V,DU,V,DU,V,D Berikut adalah contoh biplot yang diproduksi oleh...
Saya menggunakan FactoMineRuntuk mengurangi set data pengukuran saya ke variabel laten. Peta variabel di atas jelas bagi saya untuk menafsirkan, tapi saya bingung ketika datang ke asosiasi antara variabel dan komponen 1. Melihat peta variabel, ddpdan covsangat dekat dengan komponen di peta, dan...
Pertimbangkan biplot PCA berikut: library(mvtnorm) set.seed(1) x <- rmvnorm(2000, rep(0, 6), diag(c(5, rep(1,5)))) x <- scale(x, center=T, scale=F) pc <- princomp(x) biplot(pc) Ada sekelompok panah merah yang diplot, apa artinya? Saya tahu bahwa panah pertama berlabel "Var1" harus...
Menggunakan biplot nilai yang diperoleh melalui analisis komponen utama, dimungkinkan untuk mengeksplorasi variabel penjelas yang membentuk setiap komponen utama. Apakah ini juga mungkin dengan Analisis Diskriminan Linier? Contoh yang diberikan menggunakan data adalah "Data Iris Edgar Anderson" (...
Satu hal umum yang harus dilakukan ketika melakukan Principal Component Analysis (PCA) adalah merencanakan dua pemuatan satu sama lain untuk menyelidiki hubungan antar variabel. Dalam makalah yang menyertai paket PLS R untuk melakukan Regresi Komponen Utama dan regresi PLS ada plot yang berbeda,...
Dengan risiko membuat pertanyaan khusus perangkat lunak, dan dengan alasan di mana-mana dan keistimewaannya, saya ingin bertanya tentang fungsi biplot()dalam R, dan, lebih khusus, tentang perhitungan dan perencanaan default, panah merah yang dilapiskan, sesuai ke variabel yang
Latar belakang: Saya bertanya kepada ratusan peserta dalam survei saya berapa banyak mereka tertarik pada bidang-bidang tertentu (dengan lima poin skala Likert dengan 1 menunjukkan "tidak tertarik" dan 5 menunjukkan "tertarik"). Lalu saya mencoba PCA. Gambar di bawah ini adalah proyeksi ke dalam...
Misalkan kita memiliki data matriks , yang merupakan n -by- p , dan label vektor Y , yang merupakan n -by-satu. Di sini, setiap baris matriks adalah pengamatan, dan setiap kolom sesuai dengan dimensi / variabel. (asumsikan n > p )XX\mathbf{X}nnnpppYYYnnnn>pn>pn>p Lalu apa data space,...