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PCAは、元のデータポイントを新しい座標系に投影します。古い座標系の原点と、Rの新しい座標系の原点を結ぶベクトルを決定したいと思います。

これは私がこれまでにコーディングしたものです：

data <- data.frame(cbind(c(5,15,21,29,31,43,49,51,61,65),
c(33,35,24,21,27,16,18,10,4,12)))


# Subtract columns by their mean and 
# divide with their standard deviation
scaled_data <- scale(data, center=TRUE, scale=TRUE)
scaled_data
plot(scaled_data)

# Correlation Matrix
corrmat <- cor(scaled_data)
corrmat

# Compute Eigenvalues and Eigenvectors
eigen <- eigen(corrmat)

eigenvectors <- eigen$vectors
eigenvectors

eigenvalues <- eigen$values
eigenvalues

# Transform data
transformed_data <- (data.matrix(scaled_data) %*% eigenvectors)*sqrt(2)
transformed_data

plot(transformed_data)
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新しい座標系の原点は、データセットの重心（別名重心）です。

colMeans(data)
# X1 X2 
# 37 20
于 2013-01-04T18:16:09.660 に答える