Obrigado Cesar e Fernando pelas dicas estão ajudando muito a solidificar
os estudos que venho conduzindo,
Fernando obrigado pelo vídeo, tirando o inglês carregado no francês
que dificulta na compreensão ajudou muito e estou explorando muito a
ferramenta dimdesc().
Cesar, as figuras que me mandou representa bem o que eu quero, qual
a função que utilizou para gerar aquelas figuras de % de contribuição de
cada variável.
Obrigado a ajuda de todos,
--
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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]
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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-87961635
Mendeley:www.mendeley.com/profiles/alexandre-dos-santos6/
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Em 04/05/2018 17:36, Cesar Rabak escreveu:
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]
<mailto:[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
--
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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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