R语言中的降维方法：主成分分析（PCA）与自动编码器

R语言中的降维方法：主成分分析（PCA）与自动编码器

主成分分析（PCA）和自动编码器是常用的降维技术，用于减少高维数据的维度，同时保留数据的主要特征。本文将介绍如何使用R语言实现PCA和自动编码器，并提供相应的源代码。

1. 主成分分析（PCA）
   主成分分析是一种无监督学习方法，通过线性变换将原始数据投影到新的坐标系中。在新的坐标系中，数据的每个维度被称为主成分，按照其方差的大小排序。通过选择前k个主成分，可以实现数据的降维。

下面是使用R语言进行PCA的示例代码：

# 导入PCA包
library(FactoMineR)

# 生成示例数据
data <- matrix(rnorm(1000), ncol = 10)

# 执行PCA
result <- PCA(data, graph = FALSE)

# 提取前两个主成分
pca_data <- as.data.frame(result$ind$coord[, 1:2])

# 绘制散点图
plot(pca_data$Dim.1, pca_data$Dim.2, main = "PCA", xlab = "PC1", ylab = "PC2")

上述代码中，首先导入了FactoMin