Análise de Componentes Principais no R
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- เผยแพร่เมื่อ 11 ต.ค. 2024
- Nesse vídeo você irá aprender:
Como realizar uma análise de componentes principais no R
Como utilizar o comando predict() para obter scores para novas observações
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Muito grato pelo vídeo. claro e executável.
quandp voce plotou, ficam umas setas vermelhas para cada componente. como ploto um grafico só com as setas em vermelho, sem aparecer os outros dados?
Somo eu consigo selecionar a base de dados por exemplo só do 1 componente principal?
Grato pelo vídeo.
Qual seria diferença entre uma matriz de covariância e uma de correção? No eixo do meu gráfico não tem a palavra "Variances" mas sim "Inertia". Sabe pq?
Olá Daniel. A correlação entre o par de variáveis (X,Y) é sua covariância normalizada pelo produto das variâncias. Fica assim: Correlação (X,Y)= Covariância(X,Y)/RaizQuadrada(Variância(X)*Variância(Y)). Ao normalizar ela fica entre o intervalo -1 e 1 . Fica mais interpretável em relação a covariância.
Olá, tenho apresentado esse erro, sabe onde estou errando? Grata
Error in cov(PCA_TRIGO) : is.numeric(x) || is.logical(x) is not TRUE
Olá Maria Eugênia. Confirme se as variáveis que vc está trabalhando estão em formato numérico. O comando str() te ajudará a fazer isto.
@@StatiR_br Olá, obrigada pela resposta, acho que na minha tabela está com algo errado.
muito bom
Esse comando de require(readxl) n é encontrado no meu
Quem tiver com "erro" semelhante via em "import dataset" clica na opção referente ao excell q o próprio R atualiza.
Como faz pra por a porcentagem que cada componente responde?
Oi Layla. Veja esse exemplo com o iris dataset: library(tidyverse)
iris %>% select_if(is.numeric) %>% princomp() %>% summary()
@@StatiR_br obrigada ❤️
Você não mostrou como importar os dados do excell.
Olá. Está logo no início do vídeo pelo comando read_excel() . Mas da uma olhada nesse vídeo que irá te ajduar: th-cam.com/video/0ImwDt2s_Sw/w-d-xo.html