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Scilab help >> Statistics > Principal Component Analysis > show_pca

show_pca

主成分解析の結果の可視化

呼び出し手順

show_pca(lambda,facpr,N)

パラメータ

lambda

p x 2 数値行列. 最初の列はVの固有値となります. ただし,Vは p x p 相関行列です. 2番目の列は対応する固有値と 固有値の合計の比となります.

facpr

主成分です: Vの固有値. 各列はR^pの双対の 固有ベクトルの要素です.

N

2x1 整数ベクトルです. その係数は固有値を降順に並べたpp列の 相関行列の固有値に対応する固有ベクトルを指します. Nが指定されない場合, N=[1 2]を仮定します.

説明

この関数は,pcaの結果を可視化します.

a=rand(100,10,'n');
[lambda,facpr,comprinc] = pca(a);
show_pca(lambda,facpr)

参照

  • pca — 正規化された変数により主成分解析を行う
  • princomp — 主成分解析

参考文献

Saporta, Gilbert, Probabilites, Analyse des Donnees et Statistique, Editions Technip, Paris, 1990.

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Last updated:
Tue Apr 02 17:37:33 CEST 2013