成分分析中biplot函数不理解_主成分分析

对主成分分析中的biplot函数不理解，谁能帮忙解释？谢谢了

解答：

运行下面的例子，理解我加黑的那句话即可：

Examples

Perform a principal component analysis of the data in carsmall.mat:
load carsmall
x = [Acceleration Displacement Horsepower MPG Weight];
x = x(all(~isnan(x),2),:);

[coefs,score] = princomp(zscore(x));

View the data and the original variables in the space of the first three principal components:
vbls = {‘Accel’,’Disp’,’HP’,’MPG’,’Wgt’};
biplot(coefs(:,1:3),’scores’,score(:,1:3),…
‘varlabels’,vbls);

又基本上看了一个下午，我的时间啊！！不过基本上搞明白了
1.图只能表示二个或三个主成分的载荷，这是其缺点，所以往往只看重点主成分。
2.红点代表二个或三个观测值主成分值，如二维图，红点横坐标就是主成分1的值，纵坐标就是主成分2的值。但都是经过一定的量化。（Scale the scores so they fit on the plot, and change the sign of their coordinates according to the sign convention for the coefs.）。
3.蓝点和蓝线代表的是载荷值，坐标与红点意义相类似，所以线在横坐标的投影就是对主成分1的载荷（系数），在纵坐标的投影就是对主成分2的载荷。其值是或取相反数了。（magnitude in each column of COEFS to be positive. This flips some of the vectors in COEFS to the opposite direction, but often makes the ploteasier to read）。

希望给那些像我一样不懂的人一点启示

r语言主成分分析biplot怎么看

#R中作为主成分分析最主要的函数是princomp()函数
#princomp()主成分分析   可以从相关阵或者从协方差阵做主成分分析
#summary()提取主成分信息 
#loadings()显示主成分分析或因子分析中载荷的内容
#predict()预测主成分的值 
#screeplot()画出主成分的碎石图 
#biplot()画出数据关于主成分的散点图和原坐标在主成分下的方向

3、案例
#现有30名中学生身高、体重、胸围、坐高数据，对身体的四项指标数据做主成分分析。
#1.载入原始数据
test<-data.frame(
  X1=c(148, 139, 160, 149, 159, 142, 153, 150, 151, 139,
           140, 161, 158, 140, 137, 152, 149, 145, 160, 156,
           151, 147, 157, 147, 157, 151, 144, 141, 139, 148),

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