R语言 robCompositions包 pcaCoDa()函数中文帮助文档(中英文对照)

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pcaCoDa(robCompositions)
pcaCoDa()所属R语言包：robCompositions

                                         Robust principal component analysis for compositional data
                                         成分数据的健壮主成分分析

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function applies robust principal component analysis for compositional data.
此功能适用于健壮主成分分析的成分数据。


用法----------Usage----------


pcaCoDa(x, method = "robust")



参数----------Arguments----------

参数：x
compositional data  
成分数据


参数：method
either “robust” (default) or “standard”
是“稳健”（默认）或“标准”


Details

详细信息----------Details----------

The compositional data set is transformed using the ilr tranformation.  Afterwards, robust principal component analysis is performed.  Resulting loadings and scores are back-transformed to the clr space where  the compositional biplot can be shown.
成分数据集转化的劳资关系转型期。之后，健壮主成分分析进行的。由此产生的负荷和分数转化的成分双标图可以显示到CLR的空间。


值----------Value----------


参数：scores
scores in clr space
分数在CLR空间


参数：loadings
loadings in clr space
负荷在CLR空间


参数：eigenvalues
eigenvalues of the clr covariance matrix
CLR的协方差矩阵的特征值


参数：method
method
方法


参数：princompOutputClr
output of princomp needed in plot.pcaCoDa
输出所需的princompplot.pcaCoDa


（作者）----------Author(s)----------


K. Hron, P. Filzmoser, M. Templ



参考文献----------References----------

Principal Component Analysis for Compositional Data with Outliers. Environmetrics, 20, 621-632.

参见----------See Also----------

print.pcaCoDa, plot.pcaCoDa
print.pcaCoDa，plot.pcaCoDa


实例----------Examples----------


data(expenditures)
p1 <- pcaCoDa(expenditures)
p1
plot(p1)

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