実データの解析（その6）
多変量解析・機械学習の実装に便利な言語・ソフトやサンプルスクリプト、解析例を紹介します。
スクリプト(5) Rによる主成分分析
| 3種類のアヤメの主成分分析 |
| data(iris) #アヤメのデータ（組み込み）の読み込み pcdata <- iris[1:4] #アヤメのデータの第1列から4列（数値データの部分）を抜き出す pc <- prcomp(pcdata, scale=TRUE) #主成分分析 pc1 <- pc$x[,1] #第1主成分 pc2 <- pc$x[,2] #第2主成分 plot(pc1, pc2, col = as.factor(iris[,5])) #種別（アヤメのデータの第5列）で色分けして描画 |
| pc #解析結果の表示 |
Standard deviations (1, .., p=4):
[1] 1.7083611 0.9560494
0.3830886 0.1439265
Rotation (n x k) = (4 x 4):
PC1 PC2
PC3 PC4
Sepal.Length 0.5210659 -0.37741762 0.7195664 0.2612863
Sepal.Width -0.2693474 -0.92329566 -0.2443818 -0.1235096
Petal.Length 0.5804131 -0.02449161 -0.1421264 -0.8014492
Petal.Width 0.5648565 -0.06694199 -0.6342727 0.5235971