PRINCOMPローディングからスコアを構築するR

Question

ローディングを使用して主成分分析のスコアを作成したいと考えていますが、データセットのスコアを計算するときにprincomp関数が実際に行っていることを理解できません。おもちゃの例：

cc <- matrix(1:24,ncol=4) 
PCAcc <- princomp(cc,scores=T,cor=T) 
PCAcc$loadings 

Loadings: 
    Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 
[1,] 0.500 0.866    
[2,] 0.500 -0.289 0.816  
[3,] 0.500 -0.289 -0.408 -0.707 
[4,] 0.500 -0.289 -0.408 0.707 

PCAcc$scores 

     Comp.1  Comp.2  Comp.3 Comp.4 
[1,] -2.92770 -6.661338e-16 -3.330669e-16  0 
[2,] -1.75662 -4.440892e-16 -2.220446e-16  0 
[3,] -0.58554 -1.110223e-16 -6.938894e-17  0 
[4,] 0.58554 1.110223e-16 6.938894e-17  0 
[5,] 1.75662 4.440892e-16 2.220446e-16  0 
[6,] 2.92770 6.661338e-16 3.330669e-16  0 

私の理解では、スコアが負荷と再スケーリング元のデータの線形結合であるということです。 「手」で試してみる：

rescaled <- t(t(cc)-apply(cc,2,mean)) 
rescaled%*%PCAcc$loadings 

    Comp.1  Comp.2  Comp.3 Comp.4 
[1,]  -5 -1.332268e-15 -4.440892e-16  0 
[2,]  -3 -6.661338e-16 -3.330669e-16  0 
[3,]  -1 -2.220446e-16 -1.110223e-16  0 
[4,]  1 2.220446e-16 1.110223e-16  0 
[5,]  3 6.661338e-16 3.330669e-16  0 
[6,]  5 1.332268e-15 4.440892e-16  0 

これらの列は、それぞれ1.707825,2および1.333333の係数でオフになっています。どうしてこれなの？玩具データ行列は各列で同じ分散を有するので、正規化はここでは必要ではない。どんな助けでも大歓迎です。

ありがとうございます！

Answer 1

あなたは多分これが（ ``スケール（CC））あなたの中心のため、PCAのための最良の選択された例のデータではない、別のノートで

scale(cc,PCAcc$center,PCAcc$scale)%*%PCAcc$loadings 

または容易に

predict(PCAcc,newdata=cc)