Sim Alexandre. Aliás, eu recomendo que você teste os resultados da pesquisa com os comandos (para os dados e resultados da PCA do seu CMR):
> biplot(pca.object) e > biplot(pca.object, choice=2:3) Nessa representação você pode ver como as variáveis estão correlacionadas em relação às componentes da PCA *lembrando que a representação por ser espacial pode ter uma distorção devido às outras dimensões*. Por isso outros pacotes, como o FactoMiner (um dos meus favoritos junto com o ade4) permitem que se faça um corte nas variáveis que aparecem nesses gráficos levando em conta a assim chamada "qualidade da representação" em cada plano. Vou eludir discussão sobre um número muito reduzido de casos versus o número de variáveis neste caso porque entendo que o CMR é só para discutir a técnica. HTH 2018-05-03 16:30 GMT-03:00 ASANTOS <[email protected]>: > 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 > > -- > ====================================================================== > Alexandre dos Santos > Proteção Florestal > IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso > Campus Cáceres > Caixa Postal 244 > Avenida dos Ramires, s/n > Bairro: Distrito Industrial > Cáceres - MT CEP: 78.200-000 > Fone: (+55) 65 99686-6970 (VIVO) (+55) 65 3221-2674 > (FIXO)e-mails:[email protected] > [email protected] > Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 > OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722 - ResearcherID: A-5790-2016 > Researchgate: www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10 > LinkedIn: > br.linkedin.com/in/alexandre-dos-santos-87961635Mendeley:www.mendeley.com/profiles/alexandre-dos-santos6/ > ====================================================================== > > 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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