Le biplot ou dual plot est un graphe exploratoire permettant de présenter - sous forme de points ou de vecteurs - à la fois les observations (échantillon) et les variables des données. Les axes sont généralement des dimensions principales latentes. Le biplot est souvent utilisé pour décrire l'analyse des composantes principales, l'analyse des correspondances et d'autres méthodes multivariées.
Biplot est souvent utilisé pour afficher les résultats de l' analyse en composantes principales (et des techniques associées). Il s’agit d’un diagramme de dispersion double ou superposé montrant les charges et les scores des composants simultanément. Aujourd'hui, @amoeba m'a informé qu'il avait...
Est-il possible de visualiser les résultats de l'analyse des composants principaux de manière à donner plus d'informations que les simples tableaux récapitulatifs? Est-il possible de le faire lorsque le nombre d'observations est important, disons ~ 1e4? Et est-il possible de le faire dans R [autres...
Je suis tombé sur ce joli tutoriel: Un manuel d'analyses statistiques utilisant R. Chapitre 13. Analyse en composantes principales: L'heptathlon olympique sur la façon de faire l'APC en langage R. Je ne comprends pas l'interprétation de la figure 13.3: Je trace donc le premier vecteur propre contre...
J'ai cherché sur Internet de très loin ... Je n'ai pas encore trouvé un très bon aperçu de la façon d'interpréter les tracés d'analyse de correspondance 2D. Quelqu'un pourrait-il donner des conseils sur l'interprétation des distances entre les points? Un exemple pourrait peut-être aider, voici un...
Lorsque vous construisez un biplot pour une analyse PCA, vous avez les scores PC1 de la composante principale sur l'axe x et les scores PC2 sur l'axe y. Mais quels sont les deux autres axes à droite et en haut de
Je cherche à implémenter un biplot pour l'analyse des composants principaux (PCA) en JavaScript. Ma question est, comment puis-je déterminer les coordonnées des flèches à partir de la sortie de la décomposition vectorielle singulière (SVD) de la matrice de données?U,V,DU,V,DU,V,D Voici un exemple...
J'utilise FactoMineRpour réduire mon ensemble de données de mesures aux variables latentes. La carte des variables ci-dessus est claire pour moi à interpréter, mais je suis confus en ce qui concerne les associations entre les variables et le composant 1. En regardant la carte des variables, ddpet...
Considérez le biplot PCA suivant: library(mvtnorm) set.seed(1) x <- rmvnorm(2000, rep(0, 6), diag(c(5, rep(1,5)))) x <- scale(x, center=T, scale=F) pc <- princomp(x) biplot(pc) Il y a un tas de flèches rouges tracées, que signifient-elles? Je savais que la première flèche étiquetée "Var1"...
En utilisant un biplot de valeurs obtenues par l'analyse des composantes principales, il est possible d'explorer les variables explicatives qui composent chaque composante principale. Est-ce également possible avec l'analyse discriminante linéaire? Les exemples fournis utilisent les données...
Une chose courante à faire lors de l'analyse des composants principaux (ACP) est de tracer deux chargements l'un contre l'autre pour étudier les relations entre les variables. Dans le document accompagnant le package PLS R pour effectuer la régression des composants principaux et la régression PLS,...
Au risque de rendre la question spécifique au logiciel, et avec l'excuse de son ubiquité et de ses idiosyncrasies, je veux poser des questions sur la fonction biplot()dans R, et, plus précisément, sur le calcul et le tracé de sa valeur par défaut, des flèches rouges superposées, correspondant aux...
Contexte: J'ai demandé à des centaines de participants à mon enquête à quel point ils étaient intéressés par des domaines sélectionnés (par échelles de Likert à cinq points, 1 indiquant «pas intéressé» et 5 indiquant «intéressé»). Ensuite, j'ai essayé PCA. L'image ci-dessous est une projection des...
Supposons que nous ayons la matrice de données , qui est par- , et le vecteur d'étiquette , qui est -par-un. Ici, chaque ligne de la matrice est une observation, et chaque colonne correspond à une dimension / variable. (supposez )XX\mathbf{X}nnnpppOuiOuiYnnnn > pn>pn>p Alors qu'est-ce que...