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

[ASANTOS]

Obrigado Cesar e Fernando pelas dicas estão ajudando muito a solidificar 
os estudos que venho conduzindo,

     Fernando obrigado pelo vídeo, tirando o inglês carregado no francês 
que dificulta na compreensão ajudou muito e estou explorando muito a 
ferramenta dimdesc().

     Cesar, as figuras que me mandou representa bem o que eu quero, qual 
a função que utilizou para gerar aquelas figuras de % de contribuição de 
cada variável.

Obrigado a ajuda de todos,

-- 
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Alexandre dos Santos
Proteção Florestal
IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso
Campus Cáceres
Caixa Postal 244
Avenida dos Ramires, s/n
Bairro: Distrito Industrial
Cáceres - MT                      CEP: 78.200-000
Fone: (+55) 65 99686-6970 (VIVO) (+55) 65 3221-2674 (FIXO)
e-mails:alexandresantosbr em yahoo.com.br
         alexandre.santos em cas.ifmt.edu.br
Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680
OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722   -   ResearcherID: A-5790-2016
Researchgate: www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10
LinkedIn: br.linkedin.com/in/alexandre-dos-santos-87961635
Mendeley:www.mendeley.com/profiles/alexandre-dos-santos6/
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Em 04/05/2018 17:36, Cesar Rabak escreveu:
> Sim Alexandre.
>
> Aliás, eu recomendo que você teste os resultados da pesquisa com os 
> comandos (para os dados e resultados da PCA do seu CMR):
>
> > biplot(pca.object)
>
> e
>
> > biplot(pca.object, choice=2:3)
>
> Nessa representação você pode ver como as variáveis estão 
> correlacionadas em relação às componentes da PCA *lembrando que a 
> representação por ser espacial pode ter uma distorção devido às outras 
> dimensões*.
>
> Por isso outros pacotes, como o FactoMiner (um dos meus favoritos 
> junto com o ade4) permitem que se faça um corte nas variáveis que 
> aparecem nesses gráficos levando em conta a assim chamada "qualidade 
> da representação" em cada plano.
>
> Vou eludir discussão sobre um número muito reduzido de casos versus o 
> número de variáveis neste caso porque entendo que o CMR é só para 
> discutir a técnica.
>
> HTH
>
> 2018-05-03 16:30 GMT-03:00 ASANTOS <alexandre.santos em cas.ifmt.edu.br 
> <mailto:alexandre.santos em cas.ifmt.edu.br>>:
>
>     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
>
>     -- 
>     ======================================================================
>     Alexandre dos Santos
>     Proteção Florestal
>     IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso
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>              alexandre.santos em cas.ifmt.edu.br
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>     OrcID:orcid.org/0000-0001-8232-6722 <http://orcid.org/0000-0001-8232-6722>    -   ResearcherID: A-5790-2016
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>     Mendeley:www.mendeley.com/profiles/alexandre-dos-santos6/
>     ======================================================================
>
>     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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