Although there are several good books on principal component methods and related
topics, we felt that many of them are either too theoretical or too advanced.
Our goal was to write a practical guide to multivariate analysis, visualization and inter-
pretation, focusing on principal component methods.
The book presents the basic principles of the different methods and provide many exam-
ples in R. This book offers solid guidance in data mining for students and researchers.
Key features
• Covers principal component methods and implementation in R
• Short, self-contained chapters with tested examples that allow for flexibility in
designing a course and for easy reference
At the end of each chapter, we present R lab sections in which we systematically work
through applications of the various methods discussed in that chapter. Additionally,
we provide links to other resources and to our hand-curated list of videos on principal
component methods for further learning.
《多元分析II实践指南：R中的主成分方法》是一本专为学生和研究人员设计的数据挖掘实用教程，专注于主成分分析。作者Alboukadel Kassambara旨在提供一个既不过于理论化也不过分复杂的多变量分析指南。本书涵盖了主成分方法的基本原理，并通过R语言提供了大量实例，使读者能够深入理解和应用这些方法。
主成分分析（PCA）是一种统计技术，用于将高维数据集转换为低维空间，同时保持数据集中的主要变异性。在R中实现PCA，可以使用如`prcomp`或` princomp`等内置函数。PCA的核心思想是找到原始变量的线性组合，这些组合构成新的正交坐标系，其中第一个坐标（主成分）解释了最大方差，后续的每个坐标依次解释剩余方差的大部分。
本书的结构设计灵活，由多个短小、自包含的章节组成，每个章节都包含经过验证的示例，方便教学和自学。每章末尾设有R实验室部分，逐步讲解各种方法的应用，使读者能够亲手操作，加深理解。此外，书中还提供了额外的学习资源链接，包括精心挑选的关于主成分方法的视频教程。
通过阅读这本书，读者将学习到以下内容：
1. 主成分分析的基本概念，包括数据降维的必要性和PCA的工作原理。
2. 如何在R中计算主成分，包括数据预处理、计算协方差矩阵或相关矩阵以及提取主成分。
3. 如何解释和可视化主成分，包括绘制载荷图和贡献图，理解特征值和特征向量的含义。
4. PCA与其他降维方法（如因子分析）的比较和选择。
5. 如何使用主成分进行数据分析，如聚类、分类和预测。
6. 了解PCA在实际问题中的应用，如生物信息学、社会科学、金融等领域。
7. 掌握如何评估PCA的结果，例如通过累计贡献率和 Kaiser准则判断主成分的数量。
8. 学习如何处理缺失数据和非正态分布的数据。
9. 探索主成分的旋转技术，如方差最大化旋转（Varimax）和最大方差法（MaxVar），以提高解释性。
10. 了解主成分回归和主成分判别分析等高级应用。
书中的例子都是经过精心设计的，旨在帮助读者掌握PCA的实际操作技巧，同时培养他们在实际数据分析项目中应用PCA的能力。通过这本书，无论是初学者还是有经验的统计学家，都能获得宝贵的指导，进一步提升在多元分析领域的技能。
《多元分析II实践指南：R中的主成分方法》是一本全面而实用的教材，它不仅介绍了主成分分析的理论基础，更强调了在R中的实际操作和应用，对于想要深入了解和使用PCA的读者来说，是一份宝贵的资源。
