Daten nur einmal lesen und gleiche Funktion für verschiedene Variablen anwenden

Question

Datensatz, an dem ich gerade arbeite, sieht aus wie DATA Es gibt 6 verschiedene Länder und r_1..r_13 gibt die Gründe an. Ich möchte PCA auf diesen Datensatz anwenden, um die wesentlichen Gründe für jedes Land zu ermitteln. Die Frage, die ich stellen möchte, ist wie ich PCA für jedes Land ausführen kann, ohne Datei für jedes Land zu lesen, stattdessen möchte ich die gesamte Datei wie oben gezeigt lesen . Auch überprüfen Sie bitte den Code verwende ich für PCA- tun

pca<-prcomp(numeric,center=T,scale=T) 
    summary(pca) 
    eigen_val<-pca$sdev ^2 
    sum(eigen_val) 
    prop_var<-round(eigen_val/sum(eigen_val),4) 
    round(sum(prop_var[1:13]),4) 
    load<-pca$rotation 

Nach Berechnung Rotationsmatrix werde ich prüfen, welche PCs sind die meisten korreliert mit der Variablen beobachtet und dementsprechend werde ich die Bedeutung der Variablen entscheiden. (Auf der Grundlage von mehr als Nr. von PCs korreliert mit Variable ist mehr die Bedeutung der Variablen) Bitte schlagen Sie vor, ob der Ansatz richtig ist oder nicht! Danke !!

Answer 1

Hier ist ein einfacher Ausgangspunkt für eine Lösung, die Sie optimieren können, um die Ergebnisse in Ihrem gewünschten Format zu erhalten. Nehmen wir an, Sie arbeiten mit dem Datensatz iris in R, und Sie möchten pca für jede Species tun, eine Art, wie Sie wollen pca von jedem Land in Ihren Daten zu tun.

library(caret) 
data(iris) 
Iris <- split(iris, iris$Species) 
for(i in 1:length(Iris)){ 
    assign(paste0("pca", i), prcomp(Iris[[i]][which(names(iris)!="Species")], center=T, scale.=T)) 
}