R 中 PCA 的结果载荷

Question

在R中进行PCA时，

p <- princomp(iris[,1:4])

我通过以下两种方法得出不同Component的系数：

IrisLoading <- p$loadings[,1:2] #methods1, use the fist two Comp.

结果是这样的

     Comp.1      Comp.2
Sepal.Length  0.36138659 -0.65658877
Sepal.Width  -0.08452251 -0.73016143
Petal.Length  0.85667061  0.17337266
Petal.Width   0.35828920  0.07548102

那么如果我只查看它的负载

p$loadings

结果是

Loadings:
             Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4
Sepal.Length  0.361 -0.657 -0.582  0.315
Sepal.Width         -0.730  0.598 -0.320
Petal.Length  0.857  0.173        -0.480
Petal.Width   0.358         0.546  0.754

为什么我“筛选”Comp.后Comp1和2的系数会改变？

Answer 1

调用p$loadings相当于调用print(p$loadings)。默认情况下，R 使用 0.1 的截止值，这意味着它会删除绝对值小于 0.1 的任何值。它还四舍五入到小数点后 3 位，这是您可以覆盖的另一个默认参数。

要获得与 更相似的结果p$loadings[,1:2]，请运行以下行：

print(p$loadings, digits = 8, cutoff = 0.01)

输出：

Loadings:
             Comp.1      Comp.2      Comp.3      Comp.4     
Sepal.Length  0.36138659 -0.65658877 -0.58202985  0.31548719
Sepal.Width  -0.08452251 -0.73016143  0.59791083 -0.31972310
Petal.Length  0.85667061  0.17337266  0.07623608 -0.47983899
Petal.Width   0.35828920  0.07548102  0.54583143  0.75365743

               Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4
SS loadings      1.00   1.00   1.00   1.00
Proportion Var   0.25   0.25   0.25   0.25
Cumulative Var   0.25   0.50   0.75   1.00

我在加载类的文档中找到了此信息。您可以通过调用查看该文档?loadings