原文链接：http://tecdat.cn/?p=23973

R语言是一门十分不便的数据分析语言，它内置了许多解决矩阵的办法。 

作为数据分析的一部分，咱们要在有价证券矩阵的操作上做一些工作，只需几行代码。

有价证券数据矩阵在这里

 D=read.table("securite.txt",header=TRUE)M=marix(D\[,2:10\])head(M\[,1:5\])

谱合成

对角线化和光谱分析之间的分割能够从以下文字中看出

 > P=eigen(t(M)%*%M)$vectors> P%*%diag(eigen(t(M)%*%M)$values)%*%t(P)

首先是这个矩阵的谱合成与奇怪值合成之间的分割

> sqrt(eigen(t(M)%*%M)$values)

和其余矩阵乘积的谱合成

> sqrt(eigen(M%*%t(M))$values)

当初，为了更好地了解寻找有价证券的成分，让咱们思考两个变量 

 > sM=M\[,c(1,3)\]> plot(sM)

咱们对变量标准化并缩小变量（或扭转度量）十分感兴趣

 > sMcr=sM> for(j in 1:2) sMcr\[,j\]=(sMcr\[,j\]-mean(sMcr\[,j\]))/sd(sMcr\[,j\])> plot(sMcr)

在对轴进行投影之前，先介绍两个函数

> pro_a=funcion(x,u+   ps=ep(NA,nrow(x))+   for(i i 1:nrow(x)) ps\[i=sm(x\[i*u)+   return(ps)+ }> prj=function(x,u){+   px=x+   for(j in 1:lngh(u)){+     px\[,j\]=pd_cal(xu)/srt(s(u^2))u\[j\]  +   }+   return(px)+ }

例如，如果咱们在 x 轴上投影，

 > point(poj(scr,c(1,0))

而后咱们能够寻找轴的方向，这为咱们提供具备最大惯性的点

> iner=function(x) sum(x^2)> Thta=seq(0,3.492,length=01)> V=unlslly(Theta,functinheta)ietie(roj(sMcrc(co(thet)sinheta)))> plot(Theta,V,ype='l')

> (ange=optim(0,fun(iothet) -ertieprojsMcrc(s(teta),si(ta)))$ar)

通过画图，咱们失去

 > plot(Mcr)

请留神，给出最大惯性的轴与谱合成的特征向量无关（与最大特征值相干的轴）。

>(cos(ngle),sin(ange))\[1\] 0.7071 0.7070> eigen(t(sMcr)%*%sMcr)

在开始主成分剖析之前，咱们须要操作数据矩阵，进行预测。

最受欢迎的见解

1.matlab偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)和主成分回归(PCR)")

2.R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化剖析

3.主成分剖析(PCA)基本原理及剖析实例基本原理及剖析实例")

4.基于R语言实现LASSO回归剖析

5.应用LASSO回归预测股票收益数据分析

6.r语言中对lasso回归，ridge岭回归和elastic-net模型

7.r语言中的偏最小二乘回归pls-da数据分析

8.r语言中的偏最小二乘pls回归算法

9.R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA）