Re: [R-es] PCA

2023-12-01 Por tema Jose Betancourt Bethencourt
Gracias por su ayuda

El 30/11/23, Marcelino de la Cruz Rot  escribió:
> Hola, José:
>
> Ahí va un ejemplo:
>
> library(vegan)
> library(FD)
>
> # datos categóricos de ejemplo
> dataf <- data.frame(FA = factor(sample(letters[1:3], 10, rep=T)), FB =
> factor(sample(letters[1:3], 10, rep=T)))
> dataf
>
> # Obtén una matriz de distancia para tus datos (esta es una posibilidad)
> dataf.dist <- FD::gowdis(dataf)
>
> # Haz una ordenación
> dataf.PCA <- vegan::capscale(dataf.dist~1)
> dataf.PCA
> plot(dataf.PCA)
>
>
>
>
> Un saludo.
> El 30/11/2023 a las 14:34, Jose Betancourt Bethencourt escribió:
>> -Estimados
>>
>> apreciaría recibir un script para el análisis de componentes principales
>> de
>> datos categóricos
>>
>> saludos
>>
>> José
>>
>>  [[alternative HTML version deleted]]
>>
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>> R-help-es@r-project.org
>> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
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> Marcelino de la Cruz Rot
> Depto. de Biología y Geología
> Física y Química Inorgánica
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Dr. Jose A. Betancourt Bethencourt
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Re: [R-es] PCA

2023-11-30 Por tema Marcelino de la Cruz Rot

Hola, José:

Ahí va un ejemplo:

library(vegan)
library(FD)

# datos categóricos de ejemplo
dataf <- data.frame(FA = factor(sample(letters[1:3], 10, rep=T)), FB = 
factor(sample(letters[1:3], 10, rep=T)))

dataf

# Obtén una matriz de distancia para tus datos (esta es una posibilidad)
dataf.dist <- FD::gowdis(dataf)

# Haz una ordenación
dataf.PCA <- vegan::capscale(dataf.dist~1)
dataf.PCA
plot(dataf.PCA)




Un saludo.
El 30/11/2023 a las 14:34, Jose Betancourt Bethencourt escribió:

-Estimados

apreciaría recibir un script para el análisis de componentes principales de
datos categóricos

saludos

José

[[alternative HTML version deleted]]

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Marcelino de la Cruz Rot
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