LR

PCA/1. pca.r

@@ -0,0 +1,23 @@
+x1=c(26,46,57,36,57,26,58,37,36,56,78,95,88,90,52,56)
+x2=c(35,74,73,73,62,22,67,34,22,42,65,88,90,85,46,66)
+x3=c(35,76,38,69,25,25,87,79,36,26,22,36,58,36,25,44)
+x4=c(45,89,54,55,33,45,67,89,47,36,40,56,68,45,37,56)
+
+score = cbind(x1, x2, x3, x4)
+colnames(score) = c("국어", "영어", "수학", "과학")
+rownames(score) = 1:16
+head(score)
+
+result = prcomp(score) #주성분 고유벡터 출력
+result
+
+summary(result)
+
+# Importance of components:
+#                            PC1     PC2     PC3     PC4
+# Standard deviation     30.1227 27.0528 9.07614 6.15239
+# Proportion of Variance  0.5157  0.4159 0.04682 0.02151
+# Cumulative Proportion   0.5157  0.9317 0.97849 1.00000
+
+# PC2까지 누적 기여율 93.17%로 2개의 주성분 결정
+# (일반적으로 80% 이상 되는 지점의 성분수를 주성분으로 결정함)