Wie berechnet man Zentroide in PCA?

Question

Um die Schwerpunktvektoren jeder PCA-Gruppe zu vergleichen, suche ich nach einer Methode, um die Zentroide für jeden PC und jede Gruppe zu berechnen. Nicht besonders grafisch, aber enthalten eine Handlung in der MWE, um es beschreibender zu machen.

library(ggbiplot) 
data(wine) 
wine.pca <- prcomp(wine, center = TRUE, scale. = TRUE) 
print(ggbiplot(wine.pca, obs.scale = 1, var.scale = 1, groups = wine.class, ellipse = TRUE, circle = TRUE)) 

Answer 1

Dieses Beispiel liefert einen Datenrahmen mit den Koordinaten der Flächenschwerpunkte von dem PCA, der dann verwendet werden kann, Abstände zwischen den Schwerpunkten innerhalb des

library(ggbiplot) 
data(wine) 
wine.pca <- prcomp(wine, center = TRUE, scale. = TRUE) 
df.wine.x <- as.data.frame(wine.pca$x) 
df.wine.x$groups <- wine.class 
pca.centroids <- aggregate(df.wine.x[,1:13], list(Type = df.wine.x$groups), mean) 

der euklidische Abstand zwischen Barolo und Grignolino PC zu berechnen Beispiel für die ersten beiden PCs kann wie folgt berechnet werden:

dist(rbind(pca.centroids[pca.centroids$Type == "barolo",2:3],pca.centroids[pca.centroids$Type == "grignolino",2:3]), method = "euclidean")