#Quarentena – análise de componentes principais (PCA) utilizando R Dia 4

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    Marcelo
    Mestre

    Depois dos dados prontos, é hora das análises.
    Uma da análises que pode ser feita é a análise de cluster, ou clusterização.

    Nesse método a distância entre as amostras é calculada e apresentada na forma de um dendograma.

    Nos resultados do dendograma a escala vertical representa a distância numérica entre amostras.

    
    HCA <- hcaSpectra(ssp.d,
    main = titulo,
    d.method = "euclidean",
    c.method = "centroid")
    
    

     

    Análise de componentes principais. a explicação para a PCA pode ser facilmente encontrada na literatura. Aqui vamos focar em como fazer uma análise utilizando R.

    Para a PCA a função é c_pcaSpectraque é a pca clássica. Com essa função é possível auto-escalar os dados, não escalar ou fazer um Pareto scaling.
    Além desta, existem outras funções para PCA no pacote.

    
    
    c_res <- c_pcaSpectra(ssp.d,
    choice = "noscale")
    
    plotScores(ssp.d, c_res,main = titulo,
    pcs = c(1,2),
    ellipse = "rob",
    leg.loc = "topright",
    tol = 0.05)
    
    

    pc1xpc2

    alterando o parâmetros pcs = c(x,y) altera-se as PCs plotadas.

    ainda é possível fazer o diagnóstico dos resultados procurando outliers por score ou distância

    
    
    diagnostics <- pcaDiag(ssp.d, c_res,
    pcs = 2,
    plot = "OD")
    
    diagnostics <- pcaDiag(ssp.d, c_res,
    pcs = 2,
    plot = "SD")
    
    

    outliers

     

    e, por fim, a visualização da variância cumulativa e explicada por cada componente principal

    
    
    plotScree(c_res, main = titulo)
    
    out <- cv_pcaSpectra(ssp.d,
    pcs = 4)
    
    

    var_cum

    var_exp

     

     

    • Este tópico foi modificado 10 meses atrás por Marcelo.
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