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@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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