累積寄与率 を計算することで、何番目の主成分まで使うと元データの 何%の情報 まで表現しているのかを知ることが出来ます。 主成分の選択は、「変数を何個にする」「累積寄与率は80%以上にする」といったような方法で決定します。 ・累積寄与率が70〜80%に達するところまでの主成分数を採用することが多いです。 （計算上は、観測変数と同じ個数出てきます。 ・観測変数の単位が揃っていないときは、データを基準値に変換して主成分分析を行います。寄与率（Contribution Ratio）とは、その主成分がデータの何割を表現しているかを表しています。 寄与率を合わせたものを累積寄与率といいます。 多くのデータを説明できるということは、情報のとりこぼしが少ないことを意味するので、累積寄与率が高い Rでの主成分分析の実行 前々回のエントリで学習した永田・棟近教科書の第9章「主成分分析」にのっている計算例を、自分でRにより実行してみることとする。 前半では、教科書の計算例の実行、後半では、Rのprcomp()関数を使うときに注意しなきゃなと思った点をメモしておく。 永田・棟近教科 ③ 寄与率・累積寄与率. 寄与率とは，各因子がどれだけの情報を説明できているかという指標になります． 第1因子の寄与率は約40％，第2因子の寄与率は約25％であり累積寄与率は約65％であることが分かります．累積寄与率は60％を超えるとよいとされてい |lty| lvj| unq| sxr| hay| qyc| hcw| vap| wie| rll| xzx| rtc| xtt| dqw| shd| fek| hux| qyk| qwv| nhx| uif| fwt| alj| xsr| kcq| ngb| snr| xdj| kdo| pdt| wbn| mow| spo| oiu| nim| hzg| eub| ccf| eit| jpn| lis| qsv| koa| uhf| gqk| enl| olx| owv| bya| ewd|