R快速入门之高级统计-对应分析_光环大数据培训

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ca中对应分析的功能包括了了simple ca, and MCA and JCA, 三者的主要分析流程如下：

★对于simple ca：

三步走分别是 computation: ca();

printing and summaries：print(object), summary(object)

plotting: plot.ca(), plot3d.ca()

★对于mca and jca:

三步走分别是 computation: mjca()

printing and summaries: print(object) and summary(object)

plotting: plot.mjca() and plot3d.mjca()

首先介绍ca：

使用的数据集是smoke:

> data(‘smoke’)

> smoke

none light medium heavy

SM 4 2 3 2

JM 4 3 7 4

SE 25 10 12 4

JE 18 24 33 13

SC 10 6 7 2

> caa<- ca(smoke)

> summary(caa)

Principal inertias (eigenvalues):

dim value % cum% scree plot

1 0.074759 87.8 87.8 *************************

2 0.010017 11.8 99.5 ***

3 0.00041

4 0.

5 100.0

——–—–

Total: 0.085190 100.0

> plot(caa)

> plot(ca(smoke,supcol=1))

上述两幅图分别如下：

稍微复杂的对应分析图如下：

> plot(ca(smoke), mass = TRUE, contrib = “absolute”,

+ map = “rowgreen”, arrows = c(FALSE, TRUE))

最最神奇的是ca的3D作图功能，

> plot3d.ca(ca(smoke, nd=3))

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