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Tópicos de Hoje:
1. Fwd: Análise de componentes principais (PCA) - ajuda
(Bianca Schindler)
2. Re: Fwd: Análise de componentes principais (PCA) - ajuda
(Augusto Ribas)
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Message: 1
Date: Sun, 10 Aug 2014 20:42:47 -0300
From: Bianca Schindler <bia.schindler@gmail.com>
To: r-br@listas.c3sl.ufpr.br
Subject: [R-br] Fwd: Análise de componentes principais (PCA) - ajuda
Message-ID:
<CALu7XvYEsVkHt+s2Er4LbB2w_y31MdBsfb733Mv-gooyAZBhMQ@mail.gmail.com>
Content-Type: text/plain; charset="utf-8"
Olá pessoal!
Meu nome é Bianca Schindler, sou mestranda em Engenharia Florestal pela
UFSM.
Estou tentando realizar uma PCA ou ACP (análise de componentes principais)
com alguns dados da minha dissertação, porém no gráfico da ordenação os
vetores que seriam os descritores estão muito aglomerados de forma que não
é possível observá-los. Gostaria de expandir estes eixos para poder
observar quais são os respectivos "descritores" dos "objetos". Neste caso,
os dados que trabalho os descritores seriam constituintes químicos do óleo
essencial e os objetos os órgãos vegetais de onde foram extraídos.
O pacote utilizado é o "*stats*"
O scrip utilizado segue abaixo:
#Principal Components Analysis
getwd()
dir()
dados=read.csv("dados.csv", h=T, row.names=1, sep=";")
dados
require(stats)
prcomp(dados, scale = FALSE)
plot(prcomp(dados))
summary(prcomp(dados, scale = FALSE))
biplot(prcomp(dados), col = c("black", "blue"), main="ACP - Análise de
Componente Principais", xlab = "Componente 1(colocar a proporção da
variância%)", ylab = "Componente 2 (colocar a proporção da variância%)")
Em anexo segue a imagem da ordenação. Onde em azul são os vetores
aglomerados (descritores), os quais quero expandir. As demais siglas são os
objetos.
Obs: Caso alguém precise dos dados, segue o link:
http://www.datafilehost.com/d/29e3f3bc.
Agradeço a atenção e qualquer ajuda.
Atenciosamente,
Bianca Schindler.
--
Bianca Schindler.
Mestranda em Engenharia Florestal - UFSM.
Laboratório de Extrativos Vegetais (LABEVE)
Tel: (55) 9661-7429.
-------------- Próxima Parte ----------
Um anexo em HTML foi limpo...
URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20140810/4e9646a6/attachment-0001.html>
-------------- Próxima Parte ----------
Um anexo não-texto foi limpo...
Nome: Rplot.jpeg
Tipo: image/jpeg
Tamanho: 104234 bytes
Descrição: não disponível
URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20140810/4e9646a6/attachment-0001.jpeg>
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Message: 2
Date: Sun, 10 Aug 2014 20:50:28 -0400
From: Augusto Ribas <ribas.aca@gmail.com>
To: r-br@listas.c3sl.ufpr.br
Subject: Re: [R-br] Fwd: Análise de componentes principais (PCA) -
ajuda
Message-ID:
<CACMkfRwc8wrxvvyGg_sub-zt0wbuzJ2f9Ab2OCt0mW-hE7GgQQ@mail.gmail.com>
Content-Type: text/plain; charset="utf-8"
Ola Bianca, uma possibilidade seria usar algum tipo de transformação para
os dados.
Por exemplo, o pacote vegan do R tem uma função chamada decostand que tem
um número de possibilidades comuns para essas transformações, usadas em
comumente em ordenações. Segue dois exemplos que "desembolam" um pouco o
seu gráfico.
dados<-read.csv2("./Downloads/15C.csv",h=T, row.names=1,stringsAsFactors =F)
dados<-apply(dados,2,as.numeric)
str(dados)
pca1<-princomp(dados)
biplot(pca1)
##############################
library(vegan)
pca2<-princomp(decostand(dados,"normalize",2))
biplot(pca2)
##################################
pca3<-princomp(decostand(dados,"max",2))
biplot(pca3)
Mas seria importante dar uma boa olhada na literatura sobre transformações
para ordenações, ja que elas tem muitas vezes um impacto sobre o que
estamos vendo, o que muitas vezes é o nosso interesse, ja que os pontos
ficarem aglomerados pode ser devido a escalas em que as medidas são feitas,
por exemplo. Bem talvez alguém ainda tenha sugestões melhores, mas essas
transformações podem ser uma boa possibilidade.
Em 10 de agosto de 2014 19:42, Bianca Schindler <bia.schindler@gmail.com>
escreveu:
> Olá pessoal!
>
> Meu nome é Bianca Schindler, sou mestranda em Engenharia Florestal pela
> UFSM.
> Estou tentando realizar uma PCA ou ACP (análise de componentes principais)
> com alguns dados da minha dissertação, porém no gráfico da ordenação os
> vetores que seriam os descritores estão muito aglomerados de forma que não
> é possível observá-los. Gostaria de expandir estes eixos para poder
> observar quais são os respectivos "descritores" dos "objetos". Neste caso,
> os dados que trabalho os descritores seriam constituintes químicos do óleo
> essencial e os objetos os órgãos vegetais de onde foram extraídos.
>
> O pacote utilizado é o "*stats*"
> O scrip utilizado segue abaixo:
>
> #Principal Components Analysis
> getwd()
> dir()
> dados=read.csv("dados.csv", h=T, row.names=1, sep=";")
> dados
> require(stats)
> prcomp(dados, scale = FALSE)
> plot(prcomp(dados))
> summary(prcomp(dados, scale = FALSE))
> biplot(prcomp(dados), col = c("black", "blue"), main="ACP - Análise de
> Componente Principais", xlab = "Componente 1(colocar a proporção da
> variância%)", ylab = "Componente 2 (colocar a proporção da variância%)")
>
> Em anexo segue a imagem da ordenação. Onde em azul são os vetores
> aglomerados (descritores), os quais quero expandir. As demais siglas são os
> objetos.
>
> Obs: Caso alguém precise dos dados, segue o link:
> http://www.datafilehost.com/d/29e3f3bc.
>
> Agradeço a atenção e qualquer ajuda.
>
> Atenciosamente,
>
> Bianca Schindler.
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> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça
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Grato
Augusto C. A. Ribas
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Subject: Legenda do Digest
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Fim da Digest R-br, volume 44, assunto 11
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