R语言 | 主成分分析（PCA）代码+讲解

文章摘要：R语言主成分分析方法介绍

菜鸟君在本期更新中介绍了R语言进行主成分分析（PCA）的几种方法，并提到这些方法都是入门级别的，易于新手上手学习。

数据准备

首先，菜鸟君展示了如何调用R语言自带的数据集USArrests，这是一个关于美国各州犯罪率的统计数据。虽然这些数据已经很旧，没有现实研究价值，但适合用来练习分析技巧。

菜鸟君展示了如何使用str()函数查看数据的变量类型，以及用summary()函数查看数据的分布情况。

主成分分析方法

接下来，介绍了使用prcomp函数进行PCA的方法。这个函数是R语言安装时自带的，无需额外安装包，操作简单实用。菜鸟君提供了一个如何直接在数据矩阵上应用prcomp函数并进行归一化处理的示例。

总结来说，本次更新菜鸟君分享了如何在R语言中使用内置数据集进行主成分分析的基础方法，特别是如何利用prcomp函数对数据进行处理。这些内容适合刚开始接触PCA的初学者。

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