Hola Ana,

Del detalle que aportas sobre la Rotación:

Rotation:

PC1 PC2 PC3 PC4

bpNormalizado -0.5911346 0.3843897 0.06367693 0.70622212

islasNormalizado -0.5875981 0.3965476 -0.08979227 -0.69958259

simpleNormalizado -0.3935477 -0.5693253 0.71687078 -0.08417327

tandemNormalizado -0.3878254 -0.6089854 -0.68846124 0.06891572

y sobre el segundo componente lineal (PC2), puedes ver que
"simpleNormalizado" y "tandemNormalizado" son los elementos que más peso
reciben.

A este PC2 puedes acceder y representar los pesos de cada elemento.
Con esta representación puedes hacer ver si la existencia de estas
diferencias en los pesos.

El acceder y representar PC2 se haría de la siguiente forma:

g1<-prcomp(genesNormalizados[9:12])[,2]
plot(sort(g1, descending=F), ylab="Pesos")
text(1:length(g1), g1, labels=names(g1))


Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es



2011/7/5 Ana Rosa Cortazar <anarokin@gmail.com>

> Buenos días a todos,
>
> Estoy llevando a cabo un análisis PCA para un proyecto de fin de master y
> me encuentro atascada. Consigo llevar a cabo digo análisis y obtengo el
> screeplot correspondiente (adjunto al mensaje) en el que se ven las
> diferencias entre los dos grupos de datos (genes improntados y no
> improntados respectivamente) en función de si son improntados o no (con ello
> se vé claramente cómo afecta la PC1 a los resultados porque tengo esos dos
> grupos claramente diferenciados a ambos lados del eje Y). El problema que me
> encuentro es que he de buscar algún subgrupo dentro de estos datos (debido a
> la PC2) y mostrarlo gráficamente pero no sé como hacerlo.
>
> El código que llevo a cabo es el siguiente:
>
>  > prcomp(genesNormalizados[9:12])
>
> Standard deviations:
>
> [1] 1.5625489 0.9081340 0.8302286 0.2108412
>
>
>  Rotation:
>
> PC1 PC2 PC3 PC4
>
> bpNormalizado -0.5911346 0.3843897 0.06367693 0.70622212
>
> islasNormalizado -0.5875981 0.3965476 -0.08979227 -0.69958259
>
> simpleNormalizado -0.3935477 -0.5693253 0.71687078 -0.08417327
>
> tandemNormalizado -0.3878254 -0.6089854 -0.68846124 0.06891572
>
>  > summary(prcomp(genesNormalizados[9:12]))
>
> Importance of components:
>
> PC1 PC2 PC3 PC4
>
> Standard deviation 1.5625 0.9081 0.8302 0.21084
>
> Proportion of Variance 0.6104 0.2062 0.1723 0.01111
>
> Cumulative Proportion 0.6104 0.8166 0.9889 1.00000
>
> > plot(genes.pca$scores[, 1], genes.pca$scores[, 2], col = c("blue",
> "red")[unclass(genesNormalizados$Improntados)],  pch = c(17, 18))
>
>
> ¿Alguna sugerencia? Muchas gracias a todos por adelantado.
>
> Un saludo
>
> Ana Rosa Cortazar.
> _______________________________________________
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