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- 1 (2017-06-21 (水) 00:39:34)
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[[R掲示板]]
Rで下記のようなデータを用いて主成分分析を行いました.
[ある2グループのマウスの274代謝物の標準化を行ったデータ]
----------------------------------------------------------------
metabolite A1 A2 A3 B1 B2 B3
Glycolate 2 2 3 4 4 5
.
.
.
.
(274代謝物質)
----------------------------------------------------------------
result <- prcomp(data,scale = F)
print(summary(result))
Importance of components:
PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 PC6 PC7
Standard deviation 1.6199 1.1883 1.0904 0.9896 0.9271 0.80668 0.74706
Proportion of Variance 0.2846 0.1531 0.1289 0.1062 0.0932 0.07056 0.06052
Cumulative Proportion 0.2846 0.4377 0.5666 0.6728 0.7660 0.83658 0.89710
PC8 PC9 PC10
Standard deviation 0.70142 0.67599 3.233e-08
Proportion of Variance 0.05335 0.04955 0.000e+00
Cumulative Proportion 0.95045 1.00000 1.000e+00
ここで自分が疑問に感じたのが,代謝物質が274物質あるにもかかわらず,
PCの数が10個しか存在しないのは,PC10の段階で累積寄与率が限りなく1に近づいたために
PC11以降が表示されなくなったのでしょうか?
代謝物が274個もあるのに,PCが10個しか表示されないのは,
代謝物の濃度が限りなく低くいものが多く存在し,それらはPC11以降の主成分に
ほとんど影響をしていないと解釈してもいいのでしょうか?