[R-br] Emprego da PCA para seleção de variáveis mais correlacionadas no primeiro componente principal

[Cesar Rabak]

Você viu o resumo na primeira resposta no link do SO que você postou?



On Wed, May 2, 2018 at 6:02 PM, ASANTOS via R-br <r-br em listas.c3sl.ufpr.br>
wrote:

> Prezados Membros,
>
>     Gostaria de selecionar as 5 variáveis resposta  no primeiro componente
> principal mais correlacionadas usando a PCA, através da função prcomp(),
> conforme o post https://stats.stackexchange.co
> m/questions/115032/how-to-find-which-variables-are-most-corr
> elated-with-the-first-principal-compone, sendo o meu CRM:
>
> ##Banco de dados
>
> set.seed(12345)
> mat <- matrix(rnorm(120,0,0.5),nrow=6,byrow=TRUE)
> rownames(mat) <- paste("s",1:6,sep="")
> colnames(mat) <- paste("g",1:20,sep="")
> head(mat)
>
> ## Espectros com maior correlação
> pca.object <- prcomp(mat,center=TRUE,scale.=FALSE)
> plot(pca.object)
>
> #Quero os cinco mais correlacionados
> topN <- 5
> load.rot <- scale(pca.object$rotation)
> names(load.rot[,1][order(abs(load.rot[,1]),decreasing=TRUE)][1:topN])
>
>     Então cheguei as variáveis resposta, mas gostaria que alguém me
> explicasse o por que disso fazendo um favor, pois quando utilizo os meus
> dados originais, são sempre as variáveis resposta com maior valor numérico
> que são selecionadas, mesmo utilizando a função scale().
>
> Obrigado,
>
> Alexandre
>
>
> --
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> Alexandre dos Santos
> Proteção Florestal
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