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成分载荷（component loadings）可用来解释主成分的含义，解释主成分与各变量的相关程度。 h2栏为成分公因子方差，即主成分对每个变量的方差解释度。 u2栏为成分唯一性，即方差无法被主成分解释的部分（1-h2）。
主成分分析中是把主成分表示成各变量的线性组合，而因子分析是把变量表示成各公因子的线性组合。假设条件不同：主成分分析不需要有假设条件；而因子分析需要一些假设。因子分析的假设包括：各个共同因子之间不相关，特殊因子之间也不相关，共同因子和特殊因子之间也不相关。
首先解释包含关系。在SPSS软件“因子分析”模块的提取菜单中，提取公因子的方法很多，其中一种就是主成分。由此可见，主成分只是因子分析的一种方法。其次是扩展关系。因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。
首先打开一份要进行因子分析的数据表，然后点击【分析-降维-因子分析】。然后将变量和选择变量放在相应的对话框中，如下图所示。然后选择变量中可以自定义选择的值，如下图所示。接着打开描述子对话框，勾选【KMO和bartlett的球形度检验】，如下图所示。
因子分析在主成分基础上，多出一项旋转功能，该旋转目的即在于命名，更容易解释因子的含义。如果研究关注于指标与分析项的对应关系上，或是希望将得到的指标进行命名，SPSSAU建议使用因子分析。主成分分析目的在于信息浓缩（但不太关注主成分与分析项对应关系），权重计算，以及综合得分计算。
主成分分析和因子分析十大不同点 主成分分析和因子分析无论从算法上还是应用上都有着比较相似之处，本文结合以往资料以及自己的理解总结了以下十大不同之处，适合初学者学习之用。
可以使用colorRampPallette（）函数来指定四种颜色。 colorRampPalette 函数支持自定义的创建一系列的颜色梯度。马赛克图（Mosaic Plot）是利用列联表对分类数据进行的图形表示，它可观察两个或多个分类变量之间的关系。
一种可视化分类数据的图形。在R语言中，马赛克图用于展示多维数据的不同类别及其在各个维度上的分布，是一种散点图的变体，其中每个点的大小和颜色代表不同的类别，通过将不同类别的矩形组合在一起，可以直观地展示各个类别在各个维度上的分布情况，是一种可视化分类数据的图形。
框内的数字是行变量和列变量之间的相关系数R，相关系数R绝对值越大，颜色越深（红正，蓝负）。
r语言自相关acf是自相关图。R语言是集统计分析与图形显示于一体的用于分析、绘图的语言和操作环境的软件。
完成上述代码后，会在对应的输入路径（这里是C：/）下生产此pdf格式文件（这里命名为two.pdf）。使用pdf阅读器打开此文件查看。6 为了区分不同图表的含义，我们可以给每幅图表添加对应的标题。
完成limma分析后，火山图是验证结果的有效工具。通过ggvolcano或ggplot，你可以清晰地展示logFC与调整后的P值关系，直观展示基因的表达差异。
当数据导入R语言，最后三列空格处会自动填充为NA，表示缺失。 图还原的亚组分析森林图。 至此，可以获得一张直接用于投稿的展示亚组分析结果的图形，美观，简洁，清晰、明了。如果我们以矢量图的形式导出，可以通过矢量图的编辑软件进一步修改美化，当然以这幅图目前的颜值用于投稿已经绰绰有余了。
通过表达式赋值创建 变量名←表达式 以上语句中的表达式部分可以包含多种运算符和函数。通过transform函数创建 为原数据框添加新的列，可以改变原变量列的值，也可以赋值NULL删除列变量 transform（ _data ， ...） data：要修改的数据； ...：进行修改的内容。
函数：order（x，decreasing=F，na.last=NA） x是要排序的数据，可以是数据框也可以是向量，decreasing=F是默认升序，在排序变量前加一个减号可得到降序排序结果，na.last =NA表示将NA元素移到最后，否则，将NA放在第一个。函数：cbind（A， B） ，不需要指定一个公共索引对数据框进行合并。
《R语言实战》：这是一本被众多读者誉为R语言学习的第一书。书中详细地介绍了R语言的基本操作和数据结构，并涵盖了数据科学的各个方面，如数据导入、整理、可视化和建模。 《R语言入门与实践（图灵出品）》：这本书和《R语言实战》非常相似，都是面向R语言的编程基础和入门。
R的基础安装包提供了PCA和EFA的函数，分别为princomp（）和factanal（）。 最常见的分析步骤 （1）数据预处理。PCA和EFA都根据观测变量间的相关性来推导结果。用户可以输入原始数据矩阵或者相关系数矩阵到principal（）和fa（）函数中。若输入初始数据，相关系数矩阵将会被自动计算，在计算前请确保数据中没有缺失值。
请点击输入图片描述 5 完成上述代码后，会在对应的输入路径（这里是C：/）下生产此pdf格式文件（这里命名为two.pdf）。使用pdf阅读器打开此文件查看。6 为了区分不同图表的含义，我们可以给每幅图表添加对应的标题。
输出的图形可以直接保存为JPG，BMP，PNG等图片格式，还可以直接保存为PDF文件。另外，和其他编程语言和数据库之间有很好的接口。[2]如果加入R的帮助邮件列表一，每天都可能会收到几十份关于R的邮件资讯。
R语言中的Cairo 什么是Cairo？官方说法：Cairo is a vector graphics library with cross-device output support 翻译过来就是：Cairo是一个跨平台的开放源代码的矢量图形函数库，可以提供高质量的显示和打印输出。简单来说就是Cairo是一种绘制图形的工具库，它可以提供多种设备的输出。
1、函数：order（x，decreasing=F，na.last=NA） x是要排序的数据，可以是数据框也可以是向量，decreasing=F是默认升序，在排序变量前加一个减号可得到降序排序结果，na.last =NA表示将NA元素移到最后，否则，将NA放在第一个。函数：cbind（A， B） ，不需要指定一个公共索引对数据框进行合并。
2、使用within函数进行转化 within（data， expr， ...） data：要处理的数据； expr：计算表达式。fix（）函数 使用fix（）函数调用交互式编辑器修改变量名。
3、R语言是一种广泛应用于数据分析和统计建模的编程语言。以下是一些自学R语言的教程：R语言实战（RforDataScience）：这是一本由HadleyWickham和GarrettGrolemund合著的入门级教材，适合初学者。它涵盖了R语言的基本概念、数据操作、可视化和统计分析等内容。
4、《R语言实战》：这是一本被众多读者誉为R语言学习的第一书。书中详细地介绍了R语言的基本操作和数据结构，并涵盖了数据科学的各个方面，如数据导入、整理、可视化和建模。 《R语言入门与实践（图灵出品）》：这本书和《R语言实战》非常相似，都是面向R语言的编程基础和入门。
5、apply（x， MARGIN， FUN， ...， simplify = TRUE） 其中，x为数据对象，可以是数组、矩阵、数据框，数据至少是二维的，MARGIN是维度的下标，MARGIN=1表示行，MARGIN=2表示列。FUN是自定义调用的函数，可为任意R函数，而...则包括了任何想传递给FUN的参数。
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