[R-es] Análisis de componentes principales con ade4 y FactoMineR
Argel Gastélum Arellánez
argel.gastelum en gmail.com
Mar Oct 1 17:58:20 CEST 2013
Hola José, qué tal.
Tal vez habría sido mejor iniciar un tema nuevo con tu duda, en vez
de usar otro tema ya existente con una duda diferente a la tuya.
Saludos.
--
Argel.
El 01/10/13 07:38, Dr. José A. Betancourt B. escribió:
> Documento sin título
> Instaloade4 correctamente y no me abren los datos como por ejemplodata(bsetal97)
> ¿Qué piensan de eso?
>
> *De:*r-help-es-bounces en r-project.org
> [mailto:r-help-es-bounces en r-project.org] *En nombre de *Francesc Carmona
> *Enviado el:* Tuesday, October 01, 2013 7:30 AM
> *Para:* r-help-es en r-project.org
> *Asunto:* Re: [R-es] Análisis de componentes principales con ade4 y
> FactoMineR
>
> Por definición la primera componente principal es una combinación
> lineal que maximiza la varianza de modo que si la componente 1 es el
> vector de coeficientes a, entonces, el vector -a también puede ser
> dicha componente. Las otras componentes, por ejemplo la segunda, es
> incorrelacionada con la primera y también maximiza la varianza, luego
> el signo no importa.
> Así pues, el signo de cada componente puede variar en función del
> algoritmo utilizado.
>
> Saludos cordiales
>
> Francesc
>
> El 01/10/13 02:32, Argel Gastélum Arellánez ha escrit:
>
> Hola compañeros de la lista, qué tal.
>
> Estoy haciendo un análisis de componentes principales
> utilizando las funciones "dudi.pca" (paquete "ade4") y "PCA"
> (paquete "FactoMineR"). Sucede que al comparar las coordenadas de
> cada individuo que obtiene cada función, las que corresponden al
> segundo componente principal tienen idéntica magnitud pero con
> signos contrarios:
>
> Función dudi.pca:
>
> Comando:
> PCA1 <- dudi.pca(df = DATOS[,(2:ncol(DATOS))], center = TRUE,
> scale = TRUE, scannf = FALSE, nf = 6)
>
> Individuo Comp1 Comp2
> 1 -14.18 -4.47
> 2 -14.63 -4.53
> 3 -14.77 -2.57
> 4 -14.12 -1.71
> 5 -16.32 4.22
> 6 -17.03 5.94
> 7 -16.90 3.68
> 8 -17.75 5.86
> 9 13.86 -13.33
> 10 13.16 -12.71
> 11 13.24 -14.18
> 12 12.68 -13.07
> 13 18.43 11.67
> 14 17.49 10.86
> 15 17.82 12.43
> 16 19.02 11.83
>
> Función PCA:
>
> Comando:
> PCA2 <- PCA(DATOS[,(1:ncol(DATOS))])
>
> Individuo Comp1 Comp2
> 1 -14.18 4.47
> 2 -14.63 4.53
> 3 -14.77 2.57
> 4 -14.12 1.71
> 5 -16.32 -4.22
> 6 -17.03 -5.94
> 7 -16.90 -3.68
> 8 -17.75 -5.86
> 9 13.86 13.33
> 10 13.16 12.71
> 11 13.24 14.18
> 12 12.68 13.07
> 13 18.43 -11.67
> 14 17.49 -10.86
> 15 17.82 -12.43
> 16 19.02 -11.83
>
> ¿A qué se debe la diferencia en el signo del componente 2?...
> anteriormente ya había aplicado ambas funciones a otro set de
> datos y el resultado era idéntico para ambas funciones. La
> diferencia con este set es que el número total de variables es
> aproximadamente 500, mientras que antes el set de datos era de
> 1000 variables.
>
> De antemano muchas gracias por la ayuda.
>
> Saludos.
>
> --
>
> *Francesc Carmona Pontaque
> *Professor
>
> *Departament d'Estadística
> *Facultat de Biologia
>
> Diagonal, 643
> 08028 Barcelona
> Tel. +34 93 402 15 63
> Fax +34 93 402 09 46
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