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[R语言] R语言 PCA(主成分分析)，CA(对应分析)夫妻职业差异和马赛克图可视化

编程语言 编程语言 发布于：2021-07-10 14:26 | 阅读数：537 | 评论：0

　　主成分分析法是数据挖掘中常用的一种降维算法,是Pearson在1901年提出的,再后来由hotelling在1933年加以发展提出的一种多变量的统计方法，其最主要的用途在于“降维”，通过析取主成分显出的最大的个别差异,也可以用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目，与因子分析类似。
　　所谓降维，就是把具有相关性的变量数目减少，用较少的变量来取代原先变量。如果原始变量互相正交，即没有相关性，则主成分分析没有效果。
　　对应分析（CA）是适用于分析由两个定性变量（或分类数据）形成的大型应变表的主成分分析的扩展。本文通过析取主成分来分析夫妻职业的个别差异。
夫妻职业数据　　考虑以下数据，对应于一对夫妻中的职业。我们有以下的频数表
read.table(data.csv",header=TRUE)
DSC0000.png

　　传统上，对于这种数据，我们习惯于使用卡方检验，卡方距离，以及卡方贡献来查看数据的差异性
chisq.test(M)
DSC0001.png

马赛克图　　Mosaic plot常常用来展示Categorical data(分类数据)(关于不同的数据类别，mosaic plot 强大的地方在于它能够很好的展示出2个或者多个分类型变量(categorical variable)的关系. 它也可以定义为用图像的方式展示分类型数据。
　　当变量是类别变量时，且数目多于三个的时候，可使用马赛克图。马赛克图中，嵌套矩阵面积正比于单元格频率，其中该频率即多维列联表中的频率。颜色和阴影可表示拟合模型的残差值。
　　我们可以将其结果用马赛克图来形象化。
plot(tM)
　　丈夫在行中，妻子在列中。重要的联系是蓝色或红色，这两种颜色分别对应于 "正 "联系（比独立情况下的联合概率高）或 "负 "联系（比独立情况下的联合概率低）。
DSC0002.png

　　在另一个方向
plot(M)
　　但结论与之前一样：对角线上有很强的蓝色数值。
DSC0003.png

　　换句话说，这些夫妻在职业方面是相对相似和单一的。
主成分分析和对应分析　　在对应分析中，我们查看概率表，在行或列中。例如，我们可以定义行，它是概率向量
DSC0004.png 
N/apply(N,1,sum)
　　注意到  DSC0005.png ，我们可以写出
DSC0006.png

　　我们的线向量的重心在这里
DSC0007.png

　　同样，注意到  DSC0008.png , 我们可以用矩阵的方式来写,  DSC0009.png .
DSC00010.png 
L0=(t(L)-Lbar)
　　对于每一个点，我们都将（相对）频率作为权重进行关联， DSC00011.png 这相当于使用矩阵 。为了测量两点之间的距离 DSC00012.png ，我们将通过概率的倒数对欧氏距离进行加权， DSC00013.png 。两条线之间的距离是
DSC00014.png

　　然后我们将用这些不同的权重做主成分分析。从矩阵的角度来看
DSC00015.png

　　我们注意到特征向量 DSC00016.png ，我们定义了主成分
DSC00017.png

　　对线条的前两个成分的投影，在此给出了
PCA(L0,scal=FALSE
DSC00018.png

DSC00019.png

　　我们的想法是将对应于行的个体进行可视化。在第二步中，我们做相同的事情，在列中
DSC00020.png 
N/apply(N,2,sum))
　　中心：
DSC00021.png 
C0=C-Cbar
　　主成分分析　　然后我们可以做一个主成分分析
PCA(matC0
　　看个人的可视化。
DSC00022.png

DSC00023.png

对应分析　　对应分析的奇妙之处在于，我们 "可以 "在同一平面上表示个人的两个投影。
> plot(C[,1:2])
DSC00024.png

　　结果如下
> afc=CA(N)
DSC00025.png

DSC00026.jpeg ​


　　
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