「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---036

8652.　主成分分析の主成分得点とは？　さこ　2005/12/11 (日) 22:58
└8654.　Re: 主成分分析の主成分得点とは？　青木繁伸　2005/12/11 (日) 23:59

8652.　主成分分析の主成分得点とは？　さこ　　2005/12/11 (日) 22:58

評価者がサンプルを評価した得点を主成分分析にかけ，得られた主成分得点を用いてクラスター分析をさらに適用し，評価者をいくつかのグループにわけたいと思っています。
累積寄与率が100％になるところまでの主成分得点をクラスター分析にかけた場合，もとのデータをクラスター分析にかけるのと何が違うのですか？寄与率が100％なら，もとのデータをクラスターにかけるのと一緒なのでは？！教えてくださいっ！！

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8654.　Re: 主成分分析の主成分得点とは？　青木繁伸　　2005/12/11 (日) 23:59

！！や？？がたくさん含まれる質問というのはどういう風に理解すればよいのやら。ある掲示板では！や？が含まれるだけで掲載拒否にされるそうです。。それも怖いかも。

それはさておき，このような質問は，実際に両方の方法でやってみて結果を比較すればわかることで，その上で，得られた結果は一般的なのかと問えば良いのではないかと思います。
一般的かどうかも，数十，数百のシミュレーションを行えばいつも同じなのか，いつも違うのか，どれくらいはほぼ一致するのかとかがわかるのではないかと思います。聞いて，回答を待っているより速いかもしれませんねぇ。とか。

pdf("result%i.pdf", onefile=FALSE, width=400/72, height=400/72)
dat <- matrix(rnorm(100), 20)
dat
d <- dist(dat)
d
ans <- hclust(d)
plot(ans, hang=-1)
dat2 <- prcomp(dat)$x
dat2
d2 <- dist(dat2)
d2
ans2 <- hclust(d2)
plot(ans2, hang=-1)
dev.off()
all.equal(as.matrix(dat),as.matrix(dat2))
all.equal(as.matrix(d),as.matrix(d2))

で，
> all.equal(as.matrix(dat),as.matrix(dat2))
[1] "Mean relative difference: 1.461838"
> all.equal(as.matrix(d),as.matrix(d2))
[1] TRUE

ですが，得られるデンドログラムは同じでした。

興味深い結果を見ることができて，質問者に感謝します。

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