Mahmood Naderan <mahmo...@gmail.com>: Mar 07 10:14AM +0100
Hi again, Still the previous problems exist. When I use quali.sup, I am not able to specify which columns to be used in pca. May I know how to fix that? > library(FactoMineR) > mydata <- read.csv('test.csv', header=T,row.names=1) > mydata V1 V2 V3 V4 CTG P1 73.6 0.7 74.6 3.1 A1 P2 75.2 0.7 75.8 2.8 B1 P3 6.5 0.0 7.3 2.5 B1 P4 41.4 0.3 39.2 8.9 C1 P5 5.4 0.1 18.2 1.1 A1 P6 18.8 0.3 30.3 7.3 C1 > res.pca <- PCA(mydata[,c(1,2,4)]) > res.pca <- PCA(mydata[,c(1,2,4)],quali.sup=5) Error in `[.data.frame`(Xtot, , quali.sup, drop = FALSE) : undefined columns selected Regards, Mahmood On Mon, Feb 22, 2021 at 11:13 PM Mahmood Naderan <mahmo...@gmail.com> wrote: |
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Mahmood Naderan <mahmo...@gmail.com>: Mar 14 06:36PM +0100
Hi, I would like to know what is the difference between FAMD and PCA+quali.sup? As I see the manual [1], it says that FAMD is between PCA and MCA which deals with both qualitative and quantitative variables. On the other hand, with PCA() it is also possible to pass quali.sup to the function. I use that with one qualitative variable column and it puts the categories as the center of mass for the individuals. So, I would like to know what problem can FAMD solve that PCA+quali.sup isn't capable of? [1] http://www.sthda.com/english/articles/31-principal-component-methods-in-r-practical-guide/115-famd-factor-analysis-of-mixed-data-in-r-essentials/ Regards, Mahmood |
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