[R-es] Análisis de componentes principales con ade4 y FactoMineR
Argel Gastélum Arellánez
argel.gastelum en gmail.com
Mie Oct 2 20:48:15 CEST 2013
Hola Francesc, qué tal. Muchas gracias por tu ayuda.
Saludos.
--
Argel.
El 02/10/13 03:40, Francesc Carmona escribió:
> Efectivamente. Puedes cambiar el signo de todos los valores de la
> segunda componente, por ejemplo al hacer un gráfico de dispersión.
>
> No creo que se pueda hacer directamente en la función.
>
> Saludos
>
> Francesc
>
> El 01/10/13 17:53, Argel Gastélum Arellánez ha escrit:
>> Hola Francesc, muchas gracias por tu respuesta.
>>
>> Entonces, si quisiera que las gráficas de los resultados de ambas
>> funciones dudi.pca y PCA fuesen similares, ¿sólo tendría que
>> multiplicar por -1 todos los valores de las coordenadas
>> correspondientes al segundo componente de los individuos, por
>> ejemplo, de la función dudi.pca?... ¿de igual forma para las
>> coordenadas de la gráfica de correlaciones de las variables con los
>> dos primeros componentes?... ¿habría alguna forma de hacer esto desde
>> el principio, por ejemplo, al momento de llamar la función dudi.pca?
>>
>> De antemano muchas gracias por las aclaraciones.
>>
>> Saludos.
>>
>> --
>>
>> Argel.
>>
>> El 01/10/13 06:30, Francesc Carmona escribió:
>>> 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.
>>>>
>>>
>>> --
>>> Documento sin título
>>>
>>> *Francesc Carmona Pontaque
>>> *Professor
>>>
>>> *Departament d'Estadística
>>> *Facultat de Biologia
>>>
>>> Diagonal, 643
>>> 08028 Barcelona
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