[R-es] Análisis de componentes principales con ade4 y FactoMineR

Mar Oct 1 14:38:20 CEST 2013

Instalo ade4 correctamente y  no me abren  los datos como por ejemplo
data(bsetal97)
¿Qué piensan de eso?

De: r-help-es-bounces en r-project.org [mailto:r-help-es-bounces en r-project.org]
En nombre de Francesc Carmona
Enviado el: Tuesday, October 01, 2013 7:30 AM
Para: r-help-es en r-project.org
Asunto: Re: [R-es] Análisis de componentes principales con ade4 y FactoMineR

Por definición la primera componente principal es una combinación lineal que
maximiza la varianza de modo que si la componente 1 es el vector de
coeficientes a, entonces, el vector -a también puede ser dicha componente.
Las otras componentes, por ejemplo la segunda, es incorrelacionada con la
primera y también maximiza la varianza, luego el signo no importa.
Así pues, el signo de cada componente puede variar en función del algoritmo
utilizado.

Saludos cordiales

Francesc

El 01/10/13 02:32, Argel Gastélum Arellánez ha escrit:

    Hola compañeros de la lista, qué tal. 

    Estoy haciendo un análisis de componentes principales utilizando las
funciones "dudi.pca" (paquete "ade4") y "PCA" (paquete "FactoMineR"). Sucede
que al comparar las coordenadas de cada individuo que obtiene cada función,
las que corresponden al segundo componente principal tienen idéntica
magnitud pero con signos contrarios: 

Función dudi.pca: 

Comando: 
PCA1 <- dudi.pca(df = DATOS[,(2:ncol(DATOS))], center = TRUE, scale = TRUE,
scannf = FALSE, nf = 6) 

Individuo    Comp1    Comp2 
1    -14.18    -4.47 
2    -14.63    -4.53 
3    -14.77    -2.57 
4    -14.12    -1.71 
5    -16.32    4.22 
6    -17.03    5.94 
7    -16.90    3.68 
8    -17.75    5.86 
9    13.86    -13.33 
10    13.16    -12.71 
11    13.24    -14.18 
12    12.68    -13.07 
13    18.43    11.67 
14    17.49    10.86 
15    17.82    12.43 
16    19.02    11.83 

Función PCA: 

Comando: 
PCA2 <- PCA(DATOS[,(1:ncol(DATOS))]) 

Individuo    Comp1    Comp2 
1    -14.18    4.47 
2    -14.63    4.53 
3    -14.77    2.57 
4    -14.12    1.71 
5    -16.32    -4.22 
6    -17.03    -5.94 
7    -16.90    -3.68 
8    -17.75    -5.86 
9    13.86    13.33 
10    13.16    12.71 
11    13.24    14.18 
12    12.68    13.07 
13    18.43    -11.67 
14    17.49    -10.86 
15    17.82    -12.43 
16    19.02    -11.83 

    ¿A qué se debe la diferencia en el signo del componente 2?...
anteriormente ya había aplicado ambas funciones a otro set de datos y el
resultado era idéntico para ambas funciones. La diferencia con este set es
que el número total de variables es aproximadamente 500, mientras que antes
el set de datos era de 1000 variables. 

    De antemano muchas gracias por la ayuda. 

    Saludos. 

-- 

Francesc Carmona Pontaque 
Professor 

Departament d'Estadística 
Facultat de Biologia 

Diagonal, 643 
08028 Barcelona 
Tel. +34 93 402 15 63 
Fax +34 93 402 09 46 
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