cross_hyou https://blog.hatena.ne.jp/cross_hyou/ Rで何かをしたり、読書をするブログ https://www.crosshyou.info/ データ分析 www.crosshyou.info の続きです。前回はlm()関数で重回帰分析をしました。 今回は、PCA(Principal Component Analysis), 主成分分析をしてみたいと思います。 prcomp()関数を使います。 prefは都道府県名なので除外しています。siryoとkakoはNAがあるので除外しています。 scale. = TRUE で各変数を標準化しています。 summary()関数で結果をみてみます。 第1主成分、PC1で0.67、第2主成分、PC2も入れると0.77の寄与率なので、10個の変数をこの2つで77%は代替できるということですね。 pca_resu… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.crosshyou.info%2Fentry%2F2025%2F09%2F20%2F090258" title="都道府県別の農家1戸当たりの米の年間供給量等のデータの分析4 - Rのprcomp()関数で主成分分析(PCA: Principal Component Analysis) - Rで何かをしたり、読書をするブログ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/c/cross_hyou/20250920/20250920082253.jpg Hatena Blog https://hatena.blog 2025-09-20 09:02:58 rich https://www.crosshyou.info/entry/2025/09/20/090258 1.0 100%