RによるPCA(主成分分析) [データサイエンス、統計モデル]
統計の講師をしていて、なるほど!と思う質問を受けることがあります。
せっかくなので、その中からピックアップして紹介できればと思います。
【質問】
prcomp(dat, scale=TRUE) と prcomp(dat, scale.=TRUE) の違いは何でしょうか?
【回答】
ピリオドありとなしの違いですが、英語のヘルプを見ても両方ありました。
ということで、
1. scale = FALSE と scale. = FALSE
2. scale = TRUE と scale. = TRUE
の結果を調べみましたが、どちらも同じ結果となっています。
ちなみに、scale = TRUEの意味ですが、cmとかmみたいに単位が揃っていない場合に、正規化(標準化)するという意味です。
単位が揃っている場合は、FALSEで良いのですが、揃っていない場合は、値が大きいものに引っ張られてしまいますので、TRUEにしておく必要があります。
せっかくなので、その中からピックアップして紹介できればと思います。
【質問】
prcomp(dat, scale=TRUE) と prcomp(dat, scale.=TRUE) の違いは何でしょうか?
【回答】
ピリオドありとなしの違いですが、英語のヘルプを見ても両方ありました。
ということで、
1. scale = FALSE と scale. = FALSE
2. scale = TRUE と scale. = TRUE
の結果を調べみましたが、どちらも同じ結果となっています。
ちなみに、scale = TRUEの意味ですが、cmとかmみたいに単位が揃っていない場合に、正規化(標準化)するという意味です。
単位が揃っている場合は、FALSEで良いのですが、揃っていない場合は、値が大きいものに引っ張られてしまいますので、TRUEにしておく必要があります。
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