# Exemplo PCA: Cibele Russo 23/06/2017 # instalar o pacote corrplot se necessário # install.packages("corrplot") library(corrplot) #Leitura da matriz de correlações R <- read.table("http://conteudo.icmc.usp.br/pessoas/cibele/Dados/Substancias.txt") colnames(R) <- rownames(R) <- c("cigarro", "cerveja", "vinho", "licor", "cocaina", "tranquilizantes", "medicamentos", "heroina", "maconha", "haxixe", "inalantes", "alucinogenos", "anfetaminas") R round(R,2) corrplot(as.matrix(R)) # Obtençãoo das componentes principais a partir de código pronto ACP <- princomp(R, cor=TRUE) summary(ACP,2) loadings(ACP) # Componentes principais pelos autovalores/autovetores eigen(R) eigen(R)$values eigen(R)$values/sum(eigen(R)$values) eigen(R)$vectors round(eigen(R)$vectors,2)[,1] # Outra função em R summary(prcomp(R)) # --- Análise da primeira componentes principal --- # # --- Quais os maiores pesos? --- # # --- Que nome você daria à primeira componente principal? --- # prcomp(R)[[2]][,1] # --- Scree plot --- # plot(eigen(R)[[1]], type="b", pch=16, main="Scree plot", ylab="autovalor", xlab="ordem da componente") # --- Explicação da variância --- # round(eigen(R)[[1]] / sum(eigen(R)[[1]]), 3)