【R言語】FactoMineRとfactoextraパッケージで主成分分析

FactoMineRとfactoextraパッケージで主成分分析

FactoMineR"と"factoextraパッケージを使用すると、
主成分分析の結果を間単に可視化できた。

install.packages(c("FactoMineR","factoextra"))
library(FactoMineR)
library(factoextra)
data(decathlon2)

head(decathlon2)
summary(decathlon2)

dacathlon2_active <- decathlon2[1:23,1:10]
head(dacathlon2_active)

res_pca <- PCA(dacathlon2_active,graph = FALSE)
print(res_pca)

#固有値と寄与率と累積寄与率
eig_val <- get_eigenvalue(res_pca)
eig_val

var <- get_pca_var(res_pca)
var$coord

#因子負荷量のプロット
fviz_pca_var(res_pca,col.var = "black")

fviz_pca_var(res_pca,col.var = "cos2",gradient.cols=c("#00AFBB","#E7B800","#FC4E07"),reple=TRUE)


#主成分得点のプロット
fviz_pca_ind(res_pca,col.ind = "cos2",gradient.cols=c("#00AFBB","#E7B800","#FC4E07"),reple=TRUE)

fviz_pca_ind(res_pca,pointsize="cos2",pointshape=21,fill="#E7B800",reple=TRUE)

#バイプロット
fviz_pca_biplot(res_pca,repel=TRUE,col.var="#2E9FDF")

#irisデータも使ってみる 主成分得点のプロット
iris_pca <- PCA(iris[,-5],graph = TRUE)

fviz_pca_ind(iris_pca,geom.ind="point",col.ind=as.factor(iris$Species),addEllipses = TRUE,
             palette=c("#00AFBB","#E7B800","#FC4E07"),legend.title="Groups")

decathlon2データでバイプロット

pca_biplot

irisデータで主成分得点をプロット
・参考 Factoextra R Package: Easy Multivariate Data Analyses and Elegant Visualization - Easy Guides - Wiki - STHDA