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pcares

Los residuos del análisis de componentes principal

Sintaxis

residuals = pcares(X,ndim)
[residuals,reconstructed] = pcares(X,ndim)

Descripción

residuals = pcares(X,ndim) Devuelve el obtenido conservando los componentes principales de la matriz n-por-p.residualsndimX Filas de corresponden a observaciones, columnas a variables. es un escalar y debe ser menor o igual que p. es una matriz del mismo tamaño que.XndimresidualsX Utilice la matriz de datos, la matriz de covarianzas, con esta función.not

no normaliza las columnas de X. Para realizar el análisis de componentes principales en función de las variables estandarizadas, es decir, en función de las correlaciones, utilice.pcarespcares(zscore(X), ndim) Puede realizar el análisis de componentes principales directamente en una matriz de covarianza o correlación, pero sin crear residuos, utilizando.pcacov

[residuals,reconstructed] = pcares(X,ndim) Devuelve las observaciones reconstruidas; es decir, la aproximación a obtener mediante la retención de sus primeros componentes principales.Xndim

Ejemplos

Este ejemplo muestra la caída en los residuos de la primera fila de los datos de Hald a medida que el número de dimensiones de componente aumenta de uno a tres.

load hald r1 = pcares(ingredients,1); r2 = pcares(ingredients,2); r3 = pcares(ingredients,3);  r11 = r1(1,:) r11 =   2.0350  2.8304  -6.8378  3.0879  r21 = r2(1,:) r21 =   -2.4037  2.6930  -1.6482  2.3425  r31 = r3(1,:) r31 =   0.2008  0.1957  0.2045  0.1921

Referencias

[1] Jackson, J. E., A User's Guide to Principal Components, John Wiley and Sons, 1991.

[2] Jolliffe, I. T., Principal Component Analysis, 2nd Edition, Springer, 2002.

[3] Krzanowski, W. J. Principles of Multivariate Analysis: A User's Perspective. New York: Oxford University Press, 1988.

[4] Seber, G. A. F. Multivariate Observations. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1984.

Consulte también

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