如何使用主体函数检索R中每个主要组件的观察分数

pc_unrotate =主体(correlate1,nfactors = 4,rotate =“ none”) 打印(pc_unrotate)

输出: 主成分分析 调用:principal(r = relatede1,nfactors = 4,rotate =“ none”) 基于相关矩阵的标准化载荷(模式矩阵)               PC1 PC2 PC3 PC4 h2 u2 com ProdQ​​ual 0.25 -0.50 -0.08 0.67 0.77 0.232 2.2 易康0.31 0.71 0.31 0.28 0.78 0.223 2.1 TechSup 0.29 -0.37 0.79 -0.20 0.89 0.107 1.9 CompRes 0.87 0.03 -0.27 -0.22 0.88 0.119 1.3 广告0.34 0.58 0.11 0.33 0.58 0.424 2.4 产品线0.72 -0.45 -0.15 0.21 0.79 0.213 2.0 销售FImage 0.38 0.75 0.31 0.23 0.86 0.141 2.1 ComPricing -0.28 0.66 -0.07 -0.35 0.64 0.359 1.9 WartyClaim 0.39 -0.31 0.78 -0.19 0.89 0.108 2.0 奥迪林0.81 0.04 -0.22 -0.25 0.77 0.234 1.3 DelSpeed 0.88 0.12 -0.30 -0.21 0.91 0.086 1.4

                   PC1  PC2  PC3  PC4

SS载荷3.43 2.55 1.69 1.09 比例变量0.31 0.23 0.15 0.10 累积变量0.31 0.54 0.70 0.80 解释比例0.39 0.29 0.19 0.12 累计比例0.39 0.68 0.88 1.00

平均项目复杂度= 1.9 检验4个成分是否足够的假设。

残差的均方根(RMSR)为0.06

根据偏离对角线值= 0.97进行拟合

现在我需要获取分数,尝试过pc_unrotate $ scores,但它返回null。

executed names(pc_unrotate), Name of PCA and found that Scores attribute is missing...so what can i do to get PCA scores?

评论