Antes de tudo, agradeço as colaborações dos amigos. Acho que não expressei bem minha questão. Minha dúvida é como usar os resultados do PCA pelo comando prcomp() para fazer a combinação linear que resume as cinco variáveis em duas para proceder à análise de cluster com os comandos kmeans() e hclust() Em 13 de fevereiro de 2013 10:42, Jakson Alves de Aquino <jalvesaq@gmail.com
escreveu:
2013/2/12 Carlos Andrade <prf.cantonio@gmail.com>:
Estou praticando análise de componentes principais para reduzir o número de variáveis para uma análise de cluster. Encontrei um exercício e algumas apostilas do R para análise multivariada.
Seguem os dados do exercício, que pede para usar 2 componentes principais:
Lista1MB213
[...]
Não sei se é o que você está procurando e o código abaixo pode não ser a melhor forma de atingir o objetivo, mas talvez ajude:
library(psych) lanche.pca <- principal(Lista1MB213[, 2:6], nfactors = 2, scores = TRUE) Lista1MB213$pc1 <- lanche.pca$scores[, 1] Lista1MB213$pc2 <- lanche.pca$scores[, 2] lanche.pca plot(lanche.pca)
-- Jakson Alves de Aquino Universidade Federal do Ceará Departamento de Ciências Sociais www.lepem.ufc.br/aquino.php _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
-- Atenciosamente, Prof. Carlos A. S. de Andrade LAPEA - Laboratório de Pesquisa em Economia Aplicada e Engenharia de Produção Universidade Federal de Campina Grande. Centro de Humanidades Unidade Acadêmica de Economia