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

[ASANTOS]

Obrigado Cezar,

      Então mudando 
names(load.rot[,2][order(abs(load.rot[,2]),decreasing=TRUE)][1:topN]) e 
names(load.rot[,3][order(abs(load.rot[,3]),decreasing=TRUE)][1:topN]), 
vou ter as cinco variáveis mais correlacionadas com a segunda e terceira 
componentes principais respectivamente?

Novamente obrigado,

Alexandre

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Alexandre dos Santos
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Em 02/05/2018 23:57, Cesar Rabak escreveu:
> ##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])

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