中小型网站建设与管理,猎头公司怎么收费,主播网站怎么建设,网络推广预算方案典型相关分析学习目标学习内容典型相关分析的原理典型相关分析的理论内容例子具体实现方法内容小结注意解决方法学习目标
我们所采用的学习内容来自B站的Lizongzhang老师的R语言的学习分享 今天学习的主要内容是关于 典型相关分析
学习内容
首先声明,典型相关分析的内容理解…
典型相关分析学习目标学习内容典型相关分析的原理典型相关分析的理论内容例子具体实现方法内容小结注意解决方法学习目标
我们所采用的学习内容来自B站的Lizongzhang老师的R语言的学习分享 今天学习的主要内容是关于 典型相关分析
学习内容
首先声明,典型相关分析的内容理解起来还是有一定的难度的,就算是之前记得是什么意思,但是后面回看的话,还是会对内容不理解,所以我个人就在这里尽可能的介绍典型相关分析方面的内容,时间比较紧,就按照视频里面的内容去简单写一下,只能知道怎么进行相关的操作
典型相关分析的原理
典型相关分析的基本原理,主要是借助主成分分析的思想,在每一组变量当中找出变量的线性组合–新的综合变量
典型相关分析的理论内容
这里先挖个坑,典型相关分析的具体公式方面的内容就不在这里写了
例子 具体实现方法
首先是导入相应的数据
#Canonical Correlation Analysis
#典型相关分析第九章内容
##读取CSV文件
#data - read.csv(drugbank.csv, header FALSE)
library(readxl)
eg9_1 - read_excel(D:/BaiduNetdiskDownload/多元统计分析——基于R(第2版) 费宇 PDF教材及数据/eg9_1.xls)
View(eg9_1)
library(tidyverse)#去除第一行id,保存数据记为data
data- eg9_1 %% rename(weightx1,waistx2,pulsex3,chiupy1,situpy2,jumpy3)%%dplyr::select(-1)
View(data)
#根据题目要求进行变量的定义library(CCA)
#定义需要进行分析的两组变量
physical-data[,1:3]
train-data[,4:6]
res.cc-cc(physical,train)
res.cc
#cor分别计算u1v1,u2v2,u3v3之间的典型相关变量关系res.cc$cor
res.cc$xcoef
res.cc$ycoef以下的方法是另一种方法,是更新 的一种方式,具体表现在其可视化的操作上面更加完善
#yacca比较新
#最新的典型相关分析的内容
library(yacca)
res.cca-cca(physical,train)#典型相关性系数
F.test.cca(res.cca)
plot(res.cca)res.cca$xstructcorrsq
res.cca$ystructcorr
#原始变量与典型变量之间的相关性可视化
helio.plot(res.cca,x.namePhysical,y.nametrain)内容小结
注意
如果你在运行代码,下载CCA完的包并且运行以下命令的时候 这个问题就在于,环境设置上面可能有问题
解决方法
找到tool,打开相应的global option 选择packages,然后更改路径
