PCA: Могу ли я повернуть ось первого главного компонента в R?

Вот воспроизводимый пример:

set.seed(10)
pick <- sample(nrow(iris),nrow(iris)/2)
iris.training <- iris[pick,] 
iris.testing <- iris[-pick,]
pca.training <- prcomp(iris.training[-5])
pca.testing <- prcomp(iris.testing[-5])
autoplot(pca.training,loadings.label=T,loadings=T)
autoplot(pca.testing,loadings.label=T,loadings=T)

Что дает следующий вывод: biplot_pca_training biplot_pca_testing

Как видно, pca на data.training и на data.testing дает очень похожие побочные сюжеты, но первые главные компоненты меняют знак, они зеркальны. Можно ли заставить два компонента повернуться на 180 градусов?


r cross-validation pca ggbiplot
person Jean de Léry    schedule 14.12.2020    source источник

Ответы (2)


arrow_upward
1
arrow_downward

Вы не возвращаете повернутые переменные. Измененный код показан ниже. Обратите внимание, что retx=TRUE

set.seed(10)
pick <- sample(nrow(iris),nrow(iris)/2)
iris.training <- iris[pick,] 
iris.testing <- iris[-pick,]
pca.training <- prcomp(iris.training[-5], retx=TRUE)
pca.testing <- prcomp(iris.testing[-5], retx=TRUE)
autoplot(pca.training,loadings.label=TRUE,loadings=TRUE)
autoplot(pca.testing,loadings.label=TRUE,loadings=TRUE)

Для обучения и тестирования были получены следующие результаты. Обучающий сюжет PCA Тестирование графика PCA

person Amit    schedule 14.12.2020
comment
retx=TRUE используется по умолчанию, см. ?prcomp. Не уверен, почему ваши оси PC1 отличаются от моих и OP, но страница справки предупреждает, что это возможно. - person user2554330; 14.12.2020
comment
@ user2554330 Вы правы. Теперь это заставляет и меня задуматься. - person Amit; 14.12.2020
comment
Спасибо за Ваш ответ ! - person Jean de Léry; 14.12.2020

arrow_upward
1
arrow_downward

Я предполагаю, что autoplot — это функция из пакета ggfortify. Вероятно, есть два способа сделать это. Самый простой способ — просто попросить перевернуть ось x, написав

autoplot(pca.testing,loadings.label=TRUE,loadings=TRUE) + scale_x_reverse()

скриншот

Обратите внимание, что это не изменило никаких значений: ось X теперь движется от положительного к отрицательному, а не в обычном направлении.

Второй — изменить объект pca.testing, чтобы поменять местами знаки на оси x. Это статистически достоверно: PCA не определяет знаки каких-либо компонентов, но это немного сложно, потому что знаки появляются в двух местах: компонент x для точек данных и компонент rotation для стрелок:

pca.testing$x[,1] <- - pca.testing$x[,1]
pca.testing$rotation[,1] <- -pca.testing$rotation[,1]
autoplot(pca.testing,loadings.label=TRUE,loadings=TRUE)

скриншот

Не относится к вашему вопросу, но есть совет: не используйте T, используйте TRUE, иначе в следующий раз, когда у вас будут данные о температуре, вы можете непреднамеренно изменить значение и вызвать хаос в своем анализе.

person user2554330    schedule 14.12.2020
comment
Спасибо за ваш ответ, очень признателен. - person Jean de Léry; 14.12.2020