inst/doc/Ch_principal_components_analysis.R

In HSAUR: A Handbook of Statistical Analyses Using R (1st Edition)

### R code from vignette source 'Ch_principal_components_analysis.Rnw'

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### code chunk number 1: setup
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rm(list = ls())
s <- search()[-1]
s <- s[-match(c("package:base", "package:stats", "package:graphics", "package:grDevices",
                "package:utils", "package:datasets", "package:methods", "Autoloads"), s)]
if (length(s) > 0) sapply(s, detach, character.only = TRUE)
if (!file.exists("tables")) dir.create("tables")
if (!file.exists("figures")) dir.create("figures")
set.seed(290875)
options(prompt = "R> ", continue = "+  ",
    width = 63, # digits = 4, 
    SweaveHooks = list(leftpar = function() 
        par(mai = par("mai") * c(1, 1.05, 1, 1))))
HSAURpkg <- require("HSAUR")
if (!HSAURpkg) stop("cannot load package ", sQuote("HSAUR"))
rm(HSAURpkg)
a <- Sys.setlocale("LC_ALL", "C")
book <- TRUE
refs <- cbind(c("AItR", "SI", "CI", "ANOVA", "MLR", "GLM", 
                "DE", "RP", "SA", "ALDI", "ALDII", "MA", "PCA", 
                "MDS", "CA"), 1:15)
ch <- function(x, book = TRUE) {
    ch <- refs[which(refs[,1] == x),]
    if (book) {
        return(paste("Chapter~\\\\ref{", ch[1], "}", sep = ""))
    } else {
        return(paste("Chapter~\\\\ref{", ch[2], "}", sep = ""))
    }
}


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### code chunk number 2: PCA-heptathlon-recode
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data("heptathlon", package = "HSAUR")
heptathlon$hurdles <- max(heptathlon$hurdles) - 
    heptathlon$hurdles
heptathlon$run200m <- max(heptathlon$run200m) - 
    heptathlon$run200m
heptathlon$run800m <- max(heptathlon$run800m) - 
    heptathlon$run800m


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### code chunk number 3: PCA-heptathlon-scatter
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score <- which(colnames(heptathlon) == "score")
plot(heptathlon[,-score])


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### code chunk number 4: PCA-options65
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w <- options("width")
options(width = 65)


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### code chunk number 5: PCA-heptathlon-cor
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round(cor(heptathlon[,-score]), 2)


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### code chunk number 6: PCA-optionsw
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options(width = w$width)


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### code chunk number 7: PCA-heptathlon-pca
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heptathlon_pca <- prcomp(heptathlon[, -score], scale = TRUE)
print(heptathlon_pca)


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### code chunk number 8: PCA-heptathlon-summary
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summary(heptathlon_pca)


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### code chunk number 9: PCA-heptathlon-a1
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a1 <- heptathlon_pca$rotation[,1]
a1


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### code chunk number 10: PCA-heptathlon-scaling
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center <- heptathlon_pca$center
scale <- heptathlon_pca$scale


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### code chunk number 11: PCA-heptathlon-s1
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hm <- as.matrix(heptathlon[,-score])
drop(scale(hm, center = center, scale = scale) %*% 
     heptathlon_pca$rotation[,1])


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### code chunk number 12: PCA-heptathlon-s1
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predict(heptathlon_pca)[,1]


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### code chunk number 13: PCA-heptathlon-pca-plot
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plot(heptathlon_pca)


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### code chunk number 14: PCA-heptathlon-sdev
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sdev <- heptathlon_pca$sdev
prop12 <- round(sum(sdev[1:2]^2)/sum(sdev^2)*100, 0)


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### code chunk number 15: PCA-heptathlon-PCscatter (eval = FALSE)
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## biplot(heptathlon_pca, col = c("gray", "black"))


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### code chunk number 16: PCA-heptathlon-PCscatter
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tmp <- heptathlon[, -score]
rownames(tmp) <- abbreviate(gsub(" \\(.*", "", rownames(tmp)))
biplot(prcomp(tmp, scale = TRUE), col = c("black", "lightgray"), xlim =
c(-0.5, 0.7))


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### code chunk number 17: PCA-scorecor
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cor(heptathlon$score, heptathlon_pca$x[,1])


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### code chunk number 18: PCA-heptathlonscore
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plot(heptathlon$score, heptathlon_pca$x[,1])