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我使用了'FactoMineR‘包中的'PCA’函数来获得主成分得分。我试着在这个论坛上通读了软件包的详细信息和类似的问题，但找不到代码来修改用于表示变量因子图上的补充变量的箭头的线型。例如，下面是一段代码：data("decathlon")
res <- PCA(decathlon,quanti.sup = 10:12,quali.sup =
浏览 0修改于2017-01-03得票数 0
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我正在使用FactoMine R绘制一个MCA图，我有如下数据表：C1 High N.S. N.S. N.S. High N.S. High High N.S.C4 High High N.S. High N.S. N.
浏览 2修改于2013-07-11得票数 0
我在MCA上使用FactomineR执行分层聚类分析。一切都运行得很好。
我已经在我的MCA中添加了一些补充个人。但我想知道它们会在哪一簇中。
浏览 3修改于2015-04-28得票数 0
我使用了'FactoMineR‘包中的'PCA’函数来获得主成分得分。我试着在这个论坛上阅读了和类似的问题，但找不到旋转提取的组件(无论是正交的还是倾斜的)的代码。
浏览 0修改于2014-03-31得票数 9
FYI，这是我的工作：library(FactoMineR) res.hcpc = HCPC(res.mca, nb.clust=0)
library(FactoMineR
浏览 2修改于2013-02-05得票数 2
我正在用FactoMineR做MCA，但是总是有相同的错误信息！ 这是我要分析的数据valqualis。156行和20列。require(FactoMineR)res.mca<-MCA(valqualis) 但每次我都会遇到以下错误： Error in dimnames
浏览 10提问于2019-02-11得票数 0
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我试图在FactoMiner中使用主成分分析来提取协方差矩阵的主成分。但是，由于某些原因，我只看到var->coord变量中的n-1组件。library(FactoMineR)y = PCA(x,ncp = 100,graph = FALSE)
浏览 1提问于2015-12-23得票数 0
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做了一些主成分分析，并与FactoMineR函数、PCA和base的prcomp结果进行了比较，得到了不同的结果。一个例子library(FactoMineR)
pca_facto <- FactoMineR::PCA(df, scale.unit = T, graph = F, ncp = 65)
# One column is
浏览 2修改于2020-10-30得票数 2
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我找到了和，但都没有描述由PCA创建的变量的内容data1 <- read.table(file=args[1], sep='\t', header=T, row.names
浏览 0修改于2015-04-29得票数 6
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在R中使用CA()函数时有问题。数据MoinsSouvent 185 213PlusieursfSemaine 28 27但是，当我使用CA(数据)时，我有：
浏览 3提问于2014-01-01得票数 3
我正在用FactoMiner对7个变量进行PCA分析，并将这些结果包含7个维度来解释100%的变异:特征值。
浏览 1修改于2014-02-07得票数 2
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我的数据集是数值和分类值的混合，结果是一个类标签，大约有400列，数据集包含缺失值。在我的脑海中有很多问题。首先是：
浏览 54提问于2017-10-26得票数 0
我在R中使用FactoMineR包中的MCA()函数对一组大约160个变量和大约2000个观察值进行多重对应分析。我的代码非常简单，如下所示：
for (i in 9:length(data)){
浏览 0提问于2015-11-04得票数 5
如何去掉R的FactoMineR包中的轴标签、轴刻度和标题？下面的代码给出了一个错误，说“形参"xlab”与多个实参匹配“：plot(res.pca,choix="var", shadow=TRUE,
select
浏览 1提问于2014-04-10得票数 0
我正在尝试在包含integer和factor类的数据集上进行多个对应分析(integer)。当然，看看，我认为MCA是合适的。但是，我目前正在运行一个我无法解决的错误。
'data.frame': 1000 obs. of 115 variables: .... $ X99 : Fact
浏览 8修改于2017-05-23得票数 1
据我所知，在PCA()包FactoMineR中没有指定协方差(而不是corr矩阵)的选项。
有什么评论吗？
浏览 0提问于2015-05-13得票数 1
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我正在用imputeFAMD和FactoMineR治疗NAs做一个FAMD。FAMD运行良好，但是summary()在打印类别时会产生错误。有19个连续变量和2个类别变量。library(FactoMineR)n = c(2, 3, 5, 3, 4, 6, 7, 3, 7, 3, 7, 8,
浏览 4修改于2018-05-31得票数 0
我使用以下代码：women_work=read.table("http://factominer.free.fr/classical-methods/datasets
浏览 1修改于2017-06-04得票数 1
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我想双写PCA(mydata)的结果，这是我用FactoMineR做的。看来，我只能用内置的绘图装置显示变量或个人：有办法吗？
浏览 1修改于2017-05-23得票数 2
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