[R] 주성분분석(PCA) 따라하기(1)

R을 통해 활용한 주성분 분석에 대해 적어보겠습니다.

이론에 앞서 우선 간단한 주성분 분석을 해보겠습니다.

1. 10명의 국어, 영어, 수학, 과학 점수를 X1:4에 변수에 넣습니다.

x1<-c(26,46,57,36,57,26,58,37,36,56,78,95,88,90,52,56)

x2<-c(35,74,73,73,62,22,67,34,22,42,65,88,90,85,46,66)

x3<-c(35,76,38,69,25,25,87,79,36,26,22,36,58,36,25,44)

x4<-c(45,89,54,55,33,45,67,89,47,36,40,56,68,45,37,56)

2. x1과 x2간의 상관분석 및 공변량에 대해 살펴봅니다.

cor(x1,x2) #[1] 0.7830829

cov(x1,x2) #[1] 389.2667

3. x1:4까지의 열을 cbind함수를 통해 매트릭스 형식으로 만듭니다.

score<-cbind(x1,x2,x3,x4)                             #점수를 매트릭스로 통합

colnames(score)<-c("국어","영어","수학","과학") #열이름 붙이기

rownames(score)<-1:16                                #행이름 붙이기

head(score)

4. 주성분 분석(PCA)

result<-prcomp(score) #PC1은 인문계성향, PC2는 이과성향

summary(result)