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データセットの数が少なく、独立変数の数が多い（約40個の独立変数）回帰モデルの変数の数を減らすために、主成分分析を行っています。独立変数間に相関があるため、関数princompを使用して主成分を生成しています。しかし、PCA の数に基づいて princomp 出力を使用する方法がわかりません。主成分のサブセットを使用することに興味があります。予測

手伝ってくれませんか？

前もって感謝します

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my_pca <- prcomp(data)
summary(my_pca)

要約すると、標準偏差は固有値の平方根です。カイザー基準を使用できます: 固有値 > 1 の因子/成分のみを保持します。

pc1 <- my_pca$x[,1] # 1st component
pc2 <- my_pca$x[,2] # 2nd component
...
于 2016-12-07T11:32:33.247 に答える