PCA

Los valores numéricos para los que calcular los componentes principales. Estos pueden ser una constante, una columna, un rango de celdas o una expresión que evalúe a cualquiera de los anteriores.

Descripción

PCA realiza un análisis de los componentes principales en el rango de datos especificado. Busca los autovectores ortogonales para el rango de datos especificado por de datos utilizando una descomposición de valores singular. Devuelve una columna nueva para cada una de las n columnas especificadas como entrada, más una columna adicional. Las primeras n columnas contienen los autovectores (cada autovector se lee como una fila en las n columnas). La última columna devuelta contiene las magnitudes correspondientes de valores propios. Los autovectores se ordenan de acuerdo con sus correspondientes valores propios.

Los valores que faltan (por ejemplo, celdas vacías y ???) se cuentan como ceros. Las columnas cortas de data se rellenan con ceros hasta alcanzar la longitud de la columna más larga.

A continuación se muestran los detalles de cómo se calcula PCA:

Cada una de las k filas de data es un vector de n dimensiones

(n es el número de columnas en data). Estos se utilizan para calcular la matriz de correlación A del modo siguiente:

La matriz de correlación A de n por -n se descompone utilizando una descomposición de valores singular en tres matrices:

Las filas de U son los autovectores de A y

es una matriz diagonal en donde cada elemento diagonal es la magnitud de los valores propios de A.

La función de macro de PCA devuelve U en las primeras n columnas y los elementos diagonales de

en la última columna.

Ejemplos

TEMP = PCA(5)

Crea dos nuevas columnas denominadas TEMP y VX, que contienen los valores -1 y 0, respectivamente.

TEMP = PCA(V1)

Crea dos nuevas columnas denominadas TEMP y VX. La columna TEMP contiene el valor uno y la columna VX contiene los correspondientes valores propios.

TEMP = PCA(V1:V3)

Crea cuatro columnas nuevas denominadas TEMP, VX, VY y VZ. Los valores de las tres columnas contienen un autovector por fila para los datos en las columnas V1-V3. El valor en la columna VZ contiene los correspondientes valores propios.

Funciones relacionadas

Función	Descripción
PCA_FEATURES	Extrae n características del rango de datos especificado