Я задаюсь вопросом, как найти правильные собственные значения и% отклонений объяснения моего заговора. Я использую пакет DistatisR.
Теперь у меня есть следующий код:
DistanceCube <- DistanceFromSort(*owndata*)
testDistatis <- distatis(DistanceCube)
summary(testDistatis)
# 4.1 Get the bootstrap factor scores (with default 1000 iterations)
BootF <- BootFactorScores(testDistatis$res4Splus$PartialF)
# 4.2 Get the boostrap from full bootstrap (default niter = 1000)
F_fullBoot <- BootFromCompromise(DistanceCube,niter=1000)
# creat graphic
rv.graph.out <- GraphDistatisRv(testDistatis$res4Cmat$G)
compromise.graph.out <- GraphDistatisCompromise(testDistatis$res4Splus$F)
partial.scores.graph.out <- GraphDistatisPartial(testDistatis$res4Splus$F,testDistatis$res4Splus$PartialF)
boot.graph.out.ell <- GraphDistatisBoot(testDistatis$res4Splus$F,BootF)
Я не знаю, правильно ли впоследствии делать следующее, чтобы найти собственные значения и% объясненной дисперсии.
# print eigenvalues and % of expl. variance.
summary(prcomp(testDistatis$res4Splus$F))
Вот статья, которая показывает информацию, которая мне нужна на графике: примеры изображений, показывающих собственные значения и% объясненных отклонений на графике
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950329310000972
Во-вторых, мне также нужно знать, как я могу построить dim2 против dim3 помимо всего лишь dim1 и dim2. Пока использую вывод из distatis. Я надеюсь, что кто-то может мне помочь.