如何检索特征值&；R？

在对一堆光栅进行PCA之后（在2014光栅包文档中），我想回顾一下我的特征值、特征向量和加载

对princomp的典型调用返回scree plot、变化比例、累积比例-summary（）、print（）、hist（）-似乎没有从我的RasterBrick输出中提取信息。下面是示例代码：

#bring in rasterBrick
logo <- brick(system.file("external/rlogo.grd", package="raster")) 
#select random samples & do PCA
sr <- sampleRandom(logo, 100) 
pca <- princomp(sr) 
# to visualize pcs as rasters
x <- predict(logo, pca, index=1:3)
plot(x)

##ANSWERED QUESTION
summary(pca) # importance of components
plot (pca) # scree plot
loadings (pca) #eigens 

#引入rasterBrick
logo特征向量/载荷存储在由
princomp
返回的模型对象的
loadings
元素中。有关
princomp
（运行
？princomp
）的信息，请参阅帮助的
值
部分。以下是关键部分：

值

princomp返回类为“princomp”的列表，其中包含以下内容
组成部分：

荷载可变荷载矩阵（即
列包含特征向量）。这属于“荷载”类：见
其打印方法的加载

您可以使用
加载（pca）
访问加载。下面的第一个矩阵包含每个主分量的特征向量

loadings(pca)

Loadings:
      Comp.1 Comp.2 Comp.3
red    0.588 -0.505  0.631
green  0.584 -0.274 -0.764
blue   0.559  0.818  0.134

               Comp.1 Comp.2 Comp.3
SS loadings     1.000  1.000  1.000
Proportion Var  0.333  0.333  0.333
Cumulative Var  0.333  0.667  1.000

summary
功能可为您提供每台电脑解释的差异比例：

summary(pca)

Importance of components:
                            Comp.1      Comp.2       Comp.3
Standard deviation     136.9251939 16.85462507 1.4842831706
Proportion of Variance   0.9849601  0.01492417 0.0001157405
Cumulative Proportion    0.9849601  0.99988426 1.0000000000

使用任何
R
对象都可以执行的另一项操作是运行
str
，它将告诉您对象包含的内容。例如，请参见下面的
princomp
模型对象包含的内容，并注意其中一个元素是
loadings

str(pca)

List of 7
 $ sdev    : Named num [1:3] 136.5 17.63 1.43
  ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "Comp.1" "Comp.2" "Comp.3"
 $ loadings: loadings [1:3, 1:3] 0.587 0.583 0.562 -0.515 -0.267 ...
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. ..$ : chr [1:3] "red" "green" "blue"
  .. ..$ : chr [1:3] "Comp.1" "Comp.2" "Comp.3"
 $ center  : Named num [1:3] 162 165 173
  ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "red" "green" "blue"
 $ scale   : Named num [1:3] 1 1 1
  ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "red" "green" "blue"
 $ n.obs   : int 100
 $ scores  : num [1:100, 1:3] 85.4 110.4 151.3 149 22.8 ...
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. ..$ : NULL
  .. ..$ : chr [1:3] "Comp.1" "Comp.2" "Comp.3"
 $ call    : language princomp(x = sr)
 - attr(*, "class")= chr "princomp"
 - attr(*, "class")= chr "princomp"

谢谢，虽然我在用一块粗糙的砖块运行pca，但很多这样的关系似乎正在破裂。例如，正常pca摘要调用返回标准偏差、方差比例、累积比例。但是，rasterbrick pca没有给我这个信息。。。然而这里是示例代码
徽标的一个峰值，您所说的“…没有给我这个信息…”是什么意思？您是否遇到了错误，或者输出值与预期值完全不同？我运行了你的代码，它似乎工作。如果您更新了您的问题，添加了您运行的代码、代码的输出以及关于哪些内容不是您想要或期望的内容的描述，这将非常有用。希望更新后的问题能够澄清这一点。代码运行；但是，输出与pca的正常输出不一致。看来我只是在获取有关电脑光栅的信息。我可能误解了输出，但这就是为什么我要求更广泛的社区提供见解…请参阅我答案的更新。您是在光栅上还是在PCA模型对象上运行
summary
？我一直在光栅对象“x”上运行
summary
和
print
，我现在看到的是不正确的。。。感谢与我一起完成这项工作，在R中分析光栅数据是一次学习经历！