R psych 包 - 在 PCA 之后使用 mat.sort() 对相关矩阵进行排序答案

【问题标题】：R psych package - Sort correlation matrix after PCA using mat.sort()R psych 包 - 在 PCA 之后使用 mat.sort() 对相关矩阵进行排序
【发布时间】：2014-04-07 23:48:08
【问题描述】：

在主成分分析之后，我试图让我的原始相关矩阵的变量以与（排序的）载荷矩阵相同的方式排序（如 print.psych 所示）。我使用了 psych 包中的以下函数，但我无法让两者对齐。

pc <- principal(myCorrMatrix$correlations, nfactors=15, n.obs=49, rotate="oblimin")
print.psych(pc, cut=0.3, sort=TRUE)

sortedPC <- fa.sort(pc)
sortedMatrix <- mat.sort(myCorrMatrix$correlations, sortedPC)

我不是 100% 确定 mat.sort 的第二个参数应该是什么，但我尝试了 sortedPC 的几个元素都无济于事。任何指针将不胜感激！

【问题讨论】：

最好是 dput 和 myCorrMatrix$correlations，因为您使用的所有命令都特定于 psych 包。见：stackoverflow.com/questions/5963269/…
@rmk：我知道这会让事情变得更容易，但我不想分享数据......

标签： r sorting matrix principal psych

【解决方案1】：

不要将fa.sort() 传递给mat.sort()。 mat.sort() 需要一个 fa 对象，其中包含 $loadings。请注意，principal() 还会在结果对象中提供 $loadings。我认为这应该可行：

sortedMatrix <- mat.sort(myCorrMatrix$correlations, pc)

这是一个例子：

data(Bechtoldt.1)
sorted <- mat.sort(Bechtoldt.1,principal(Bechtoldt.1,5))
cor.plot(sorted)

【讨论】：