Скачать с ютуб видео Principal Component Analysis in R

Скачать бесплатно и смотреть ютуб-видео без блокировок Principal Component Analysis in R в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете посмотреть бесплатно Principal Component Analysis in R или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

Загрузить музыку / рингтон Principal Component Analysis in R в формате MP3:

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru

Principal Component Analysis in R

R codes library(metan) library(FactoMineR) library(factoextra) Carrot data (Khan & Mir, 2007) This data contains information on 32 genotypes #Root yield (RootYield), #Dry matter (DryM), #Number of leaves (NoLeaf), #Shoot length (ShootL), #Root length (RootL) #Total carotene (TotalCarot) names(carrot) dim(carrot) plot(corr_coef(carrot[2:7])) Prepare the data newdata=data.matrix(carrot) row.names(newdata)=c(carrot$Genotypes) newdata=newdata[,-1] head(newdata) res.pca=PCA(newdata,scale.unit=TRUE,graph=FALSE) summary(res.pca) fviz_eig(res.pca, addlabels = TRUE, ylim = c(0, 100)) fviz_pca_biplot(res.pca,axes=c(1,2),col.ind="red",col.var="blue",repel=TRUE) fviz_pca_var(res.pca, col.var = "cos2", gradient.cols = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"), repel = TRUE # Avoid text overlapping ) Contributions of variables to PC1 fviz_contrib(res.pca, choice = "var", axes = 1, top = 6) fviz_contrib(res.pca, choice = "var", axes = 2, top = 6)

Comments