{"id":2898,"date":"2023-07-20T04:57:58","date_gmt":"2023-07-20T04:57:58","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/biploma-r\/"},"modified":"2023-07-20T04:57:58","modified_gmt":"2023-07-20T04:57:58","slug":"biploma-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/biploma-r\/","title":{"rendered":"Come creare un biplot in r per visualizzare i risultati pca"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

L’analisi delle componenti principali<\/strong> (PCA) \u00e8 una tecnica di apprendimento automatico non supervisionata<\/a> che cerca di trovare le componenti principali che spiegano gran parte della variazione in un set di dati.<\/span><\/p>\n

Per visualizzare i risultati della PCA per un dato set di dati, possiamo creare un biplot<\/strong> , ovvero un grafico che mostra ciascuna osservazione in un set di dati su un piano formato dai primi due componenti principali.<\/span><\/p>\n

Possiamo usare la seguente sintassi di base in R per creare un biplot:<\/span><\/p>\n

 #perform PCA<\/span>\nresults <- princomp(df)\n\n#create biplot to visualize results of PCA<\/span>\nbiplot(results)<\/strong><\/pre>\n
 L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n
 Esempio: come creare un biplot in R<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Per questo esempio, utilizzeremo il set di dati R integrato chiamato USArrests<\/strong> :<\/span><\/p>\n
 #view first six rows of USArrests<\/em> dataset<\/span>\nhead(USArrests)\n\n           Murder Assault UrbanPop Rape\nAlabama 13.2 236 58 21.2\nAlaska 10.0 263 48 44.5\nArizona 8.1 294 80 31.0\nArkansas 8.8 190 50 19.5\nCalifornia 9.0 276 91 40.6\nColorado 7.9 204 78 38.7\n<\/strong><\/pre>\n
 Possiamo utilizzare il seguente codice per eseguire PCA e visualizzare i risultati in un biplot:<\/span> <\/p>\n
 #perform PCA\n<\/span>results <- princomp(USArrests)\n\n#visualize results of PCA in biplot\n<\/span>biplot(results)\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 Tieni presente che esistono diversi argomenti che possiamo utilizzare per la funzione biplot<\/strong> per modificare l’aspetto della trama.<\/span><\/p>\n
 Ad esempio, possiamo utilizzare il seguente codice per modificare i colori, la dimensione del carattere, i limiti degli assi, il titolo della trama, i titoli degli assi e la dimensione delle frecce nella trama:<\/span> <\/p>\n
 #create biplot with custom appearance\n<\/span>biplot(results,\n       col=c(' blue<\/span> ', ' red<\/span> '),\n       cex=c(1, 1.3),\n       xlim=c(-.4, .4),\n       main=' PCA Results<\/span> ',\n       xlab=' First Component<\/span> ',\n       ylab=' Second Component<\/span> ',\n       expand= 1.2<\/span> )<\/strong> <\/pre>\n
\"biploma<\/p>\n
 Questo biplot \u00e8 un po\u2019 pi\u00f9 facile da leggere rispetto al precedente.<\/span><\/p>\n
 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Le seguenti esercitazioni forniscono informazioni aggiuntive sull’analisi delle componenti principali:<\/span><\/p>\n
 Una rapida introduzione all\u2019apprendimento supervisionato e non supervisionato<\/a>
 Analisi delle componenti principali in R: esempio passo passo<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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 Puoi trovare un elenco completo degli argomenti che puoi utilizzare per modificare l’aspetto del biplot qui<\/a> .<\/span><\/p>\n
 L’asse x mostra la prima componente principale, l’asse y mostra la seconda componente principale e le singole osservazioni<\/a> del set di dati vengono visualizzate all’interno del grafico con tutte e quattro le variabili visualizzate in rosso.<\/span><\/p>\n