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amap (version 0.3)

plot.acp: Graphics for Principal component Analysis

Description

Graphics for Principal component Analysis / Graphiques pour l'analyse en composantes principales, "comme Carlier"

Usage

plot.acp(x,i=1,j=2,text=TRUE,label='Composante ',col='darkblue',
main='ACP des individus',...)
biplot.acp(x,i=1,j=2,label='Composante ',col='darkblue',length=0.1,
main='ACP des variables',...)
plot2.acp(x,pourcent=FALSE,eigen=TRUE,label='Comp.',col='lightgrey',
main='Eboulis des valeurs propres',ylab='Valeurs propres')

Arguments

Value

Graphics:

plot.acp PCA for lines / ACP des individus

plot.acp PCA for columns / ACP des variables

plot2.acp Eigen values diagram / Eboulis des valeurs propres

See Also

acp,acpgen, princomp

Examples

Run this code
data(lubisch)
lubisch <- lubisch[,-c(1,8)]
p <- acp(lubisch)
plot(p)

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