Obrigado Cezar,

     Então mudando names(load.rot[,2][order(abs(load.rot[,2]),decreasing=TRUE)][1:topN]) e names(load.rot[,3][order(abs(load.rot[,3]),decreasing=TRUE)][1:topN]), vou ter as cinco variáveis mais correlacionadas com a segunda e terceira componentes principais respectivamente?

Novamente obrigado,

Alexandre

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Alexandre dos Santos
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Em 02/05/2018 23:57, Cesar Rabak escreveu:
##Banco de dados

set.seed(12345)
mat <- matrix(rnorm(120,0,0.5),nrow=6,byrow=TRUE)
rownames(mat) <- paste("s",1:6,sep="")
colnames(mat) <- paste("g",1:20,sep="")
head(mat)

## Espectros com maior correlação
pca.object <- prcomp(mat,center=TRUE,scale.=FALSE)
plot(pca.object)

#Quero os cinco mais correlacionados
topN <- 5
load.rot <- scale(pca.object$rotation)
names(load.rot[,1][order(abs(load.rot[,1]),decreasing=TRUE)][1:topN])

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