Biplot o dual plot es un gráfico exploratorio para presentar, como puntos o vectores, tanto las observaciones (muestra) como las variables de los datos. Los ejes son típicamente dimensiones principales latentes. Biplot se utiliza a menudo para representar análisis de componentes principales, análisis de correspondencia y otros métodos multivariados.
Biplot se usa a menudo para mostrar resultados del análisis de componentes principales (y de técnicas relacionadas). Es un diagrama de dispersión dual o superpuesto que muestra cargas de componentes y puntajes de componentes simultáneamente. @Amoeba me informó hoy que ha dado una respuesta que...
¿Es posible visualizar el resultado del análisis de componentes principales de manera que proporcione más información que solo tablas de resumen? ¿Es posible hacerlo cuando el número de observaciones es grande, digamos ~ 1e4? ¿Y es posible hacerlo en R [otros entornos
Me encontré con este bonito tutorial: Un manual de análisis estadísticos con R. Capítulo 13. Análisis de componentes principales: El hepttatón olímpico sobre cómo hacer PCA en lenguaje R. No entiendo la interpretación de la figura 13.3: Así que estoy trazando el primer vector propio frente al...
He estado buscando en Internet a lo largo y ancho ... Todavía no he encontrado una buena visión general de cómo interpretar los gráficos de análisis de correspondencia 2D. ¿Podría alguien ofrecer algún consejo para interpretar las distancias entre puntos? Quizás un ejemplo ayudaría, aquí hay una...
Cuando construye un biplot para un análisis de PCA, tiene puntajes de PC1 del componente principal en el eje xy puntajes de PC2 en el eje y. ¿Pero cuáles son los otros dos ejes a la derecha y la parte superior de la
Estoy buscando implementar un biplot para el análisis de componentes principales (PCA) en JavaScript. Mi pregunta es, ¿cómo determino las coordenadas de las flechas a partir de la salida U,V,DU,V,DU,V,D de la descomposición vectorial singular (SVD) de la matriz de datos? Aquí hay un ejemplo de...
Estoy usando FactoMineRpara reducir mi conjunto de datos de mediciones a las variables latentes. El mapa de la variable anterior es claro para mí de interpretar, pero estoy confundido cuando se trata de las asociaciones entre las variables y el componente 1. Mirando el mapa variables, ddpy...
Considere el siguiente biplot de PCA: 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) Hay un montón de flechas rojas trazadas, ¿qué significan? Sabía que la primera flecha etiquetada con...
Usando un biplot de valores obtenidos a través del análisis de componentes principales, es posible explorar las variables explicativas que componen cada componente principal. ¿Esto también es posible con el análisis discriminante lineal? Los ejemplos provistos usan el. Los datos son "Datos del...
Una cosa común que se debe hacer al hacer el Análisis de componentes principales (PCA) es trazar dos cargas entre sí para investigar las relaciones entre las variables. En el documento que acompaña al paquete PLS R para hacer la regresión de componentes principales y la regresión PLS, hay un...
A riesgo de hacer la pregunta específica del software, y con la excusa de su ubicuidad e idiosincrasia, quiero preguntar sobre la función biplot()en R y, más específicamente, sobre el cálculo y el trazado de sus flechas rojas superpuestas predeterminadas, correspondientes a las variables...
Antecedentes: le pregunté a cientos de participantes en mi encuesta cuánto están interesados en áreas seleccionadas (en escalas Likert de cinco puntos con 1 que indica "no interesado" y 5 que indica "interesado"). Entonces probé PCA. La siguiente imagen es una proyección de los dos primeros...
Supongamos que tenemos la matriz de datos , que es -by- , y el vector de etiqueta , que es -by-one. Aquí, cada fila de la matriz es una observación, y cada columna corresponde a una dimensión / variable. (suponga )XX\mathbf{X}nortenortenpagpagpYYYnortenortenn > pnorte>pagn>p Entonces, ¿qué...