2018-10-24
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主成份分析各指标的贡献率
在factoextra包中对贡献率有一个绘图。图中有参考线,高于此线的认为变量是显著的,随着变量的多少这个值是不同的。
library(factoextra)
library(FactoMineR)
df <- decathlon2[1:23, 1:10]
res.pca <- PCA(df, graph = FALSE)
fviz_contrib(res.pca, choice = "var", axes = 1, top = 10)
包的帮助中说了这个参考线,但没说这个线对应的值是多少:
A reference dashed line is also shown on the barplot. This reference line corresponds to the expected value if the contribution where uniform. For a given dimension, any row/column with a contribution above the reference line could be considered as important in contributing to the dimension.
终于眼尖的我在函数的原文件中找到了答案:
是100/length(contrib)
也就是100除以变量个数
7.3728
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