Escala de PCA com ggbiplot

Estou tentando plotar uma análise de componentes principais usando

PCA usando conjuntos de dados rasterizados em R

Dimensão dos dados antes e depois de executar o PCA

Como é a complexidade do PCA O (min (p ^ 3, n ^ 3))?

Eu tenho lido um artigo sobre o PCA esparso, que é:http://stats.stanford.edu/~imj/WEBLIST/AsYetUnpub/sparse.pdfE afirma que, se você tem

Redução de Dimensionalidade do PCA

ggbiplot - altera a cor e o marcador do grupo

No exemplo de plotagem de script ggbiplot, existem 3 grupos, como posso alterar as cores e formas do marcador? library(ggbiplot) data(wine) wine.pca <- prcomp(wine, scale. = TRUE) ggbiplot(wine.pca, obs.scale = 1, var.scale = 1, ...

PCA rotativo e plotagem da variação proporcional dos componentes principais

Estou usando o seguinte código para executar o PCA: PCA <- prcomp(Ret1, center = TRUE, scale. = TRUE) summary(PCA)Eu recebo o seguinte resultado: #Importance of components: # PC1 PC2 PC3 PC4 #Standard deviation 1.6338 0.9675 0.60446 0.17051 ...

O sklearn PCA.transform fornece resultados diferentes para diferentes tentativas

Estou fazendo algum PCA usando sklearn.decomposition.PCA. Descobri que, se a matriz de entrada X for grande, os resultados de duas instâncias PCA diferentes para PCA.transform não serão os mesmos. Por exemplo, quando X é uma matriz 100x200, não ...

No sklearn.decomposition.PCA, por que os componentes são negativos?

Estou tentando acompanhar Abdi & Williams -Análise do componente principal [http://www.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf](2010) e construir componentes principais por meio do SVD, ...

Análise de componentes principais do Matlab (ordem dos valores próprios)

Eu quero usar a função "princomp" do Matlab, mas essa função fornece os valores próprios em uma matriz classificada. Dessa forma, não consigo descobrir qual coluna corresponde a qual autovalor. Para o Matlab, m = [1,2,3;4,5,6;7,8,9]; ...