Rで解析：PCA,MCAのインタラクティブな表示「explor」パッケージ

PCA,MCA解析のインタラクティブな表示に便利なパッケージです

パッケージバージョンは0.3.9.9000。実行コマンドはR version 4.2.2で確認しています。

パッケージのインストール

下記、コマンドを実行してください。

#パッケージのインストール
install.packages("devtools")
devtools::install_github("juba/scatterD3")
devtools::install_github("juba/explor")

実行コマンド

詳細はコメント、パッケージのヘルプを確認してください。

#&#12497;&#12483;&#12465;&#12540;&#12472;&#12398;&#35501;&#12415;&#36796;&#12415;
library("explor")

###&#12487;&#12540;&#12479;&#20363;&#12398;&#20316;&#25104;#####
n <- 100
#PCA&#29992;&#12398;&#12487;&#12540;&#12479;
PCAData <- data.frame(row.names = paste0("Group", seq(n)),
                      Data1 = sample(1:100, n, replace = TRUE),
                      Data2 = sample(1:100, n, replace = TRUE),
                      Data3 = sample(101:200, n, replace = TRUE),
                      Data4 = sample(151:250, n, replace = TRUE),
                      Data5 = sample(1:100, n, replace = TRUE),
                      Data6 = sample(1:100, n, replace = TRUE),
                      Data7 = sample(101:200, n, replace = TRUE),
                      Data8 = sample(151:250, n, replace = TRUE))
#MCA&#29992;&#12398;&#12487;&#12540;&#12479;
MCAData <- data.frame(row.names = paste0("Group", seq(n)),
                      Data1 = c(rep("1", 10), rep("0", n - 10)),
                      Data2 = c(rep("1", 15), rep("0", n - 15)),
                      Data3 = c(rep("1", 20), rep("0", n - 20)),
                      Data4 = c(rep("1", 25), rep("0", n - 25)),
                      Data5 = c(rep("1", 30), rep("0", n - 30)),
                      Data6 = c(rep("1", 35), rep("0", n - 35)),
                      Data7 = c(rep("1", 40), rep("0", n - 40)),
                      Data8 = c(rep("1", 45), rep("0", n - 45)))
########

#FactoMineR&#12497;&#12483;&#12465;&#12540;&#12472;&#12391;PCA,MCA&#12434;&#23455;&#26045;
#FactoMineR&#12497;&#12483;&#12465;&#12540;&#12472;&#12434;&#35501;&#12415;&#36796;&#12416;,&#12394;&#12369;&#12428;&#12400;&#12452;&#12531;&#12473;&#12488;&#12540;&#12523;
if(!require("FactoMineR", quietly = TRUE)){
  install.packages("FactoMineR");require("FactoMineR")
}

#PCA&#12434;&#23455;&#34892;
PCAResult <- PCA(PCAData, graph = FALSE)
#MCA&#12434;&#23455;&#34892;
MCAResult <- MCA(MCAData, graph = FALSE)

#explor&#12497;&#12483;&#12465;&#12540;&#12472;&#12391;&#12452;&#12531;&#12479;&#12521;&#12463;&#12486;&#12451;&#12502;&#12395;&#32080;&#26524;&#12434;&#34920;&#31034;:explor&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
#PCA&#32080;&#26524;
explor(PCAResult)
#MCA&#32080;&#26524;
explor(MCAResult)