# 增强的数据标准化与PCA分析流程 set.seed(123) # 添加随机种子保证可复现性 # 1. 并行处理多个数据集 (避免重复代码) datasets
我们需要将两个部分结合起来，以PCA中BO数据集的主成分得分作为因变量，而社会人口学因素作为自变量进行Lasso回归。 步骤：
我们已经从PCA部分得到了一个合并的数据框merged_df，其中包含了所有数据集（包括BO）的主成分得分，并且有一个ID列。 社会人口学因素（即分类变量）应该存储在一个单独的数据框中，这个数据框应该也有一个ID列，以便与merged_df合并。 假设社会人口学因素的数据框叫做demo_df，它包含了所有样本的分类变量（已经转换为数值编码）和ID列。注意：我们之前已经为这些分类变量创建了标签映射，但在回归中，我们需要将它们转换为合适的数值或因子形式，并且可能需要创建虚拟变量（因为Lasso回归需要数值型输入）。具体步骤： a) 从merged_df中提取BO的主成分得分作为因变量。注意：在merged_df中，BO的主成分列名以BO_开头。 b) 将社会人口学因素数据框demo_df与merged_df通过ID列合并，这样每个样本都有其社会人口学特征和所有数据集的主成分得分（但我们只关心BO的主成分作为因变量）。 c) 在回归中，我们可能只使用BO的前k个主成分（根据累积方差阈值选择）作为因变量。但是，通常Lasso回归用于单变量因变量。因此，我们有多个因变量（多个主成分）？我们可以对每个主成分分别做Lasso回归，或者使用多变量Lasso（如glmnet中的多响应高斯模型）。
然而，问题要求以BO变量为因变量，但BO本身是一个多维数据集，我们通过PCA得到了它的主成分。我们可以选择两种方式： 方式1：使用第一主成分（通常解释方差最大）作为因变量。 方式2：使用所有提取的主成分（但需要做多个回归，或者使用多因变量回归）。
这里，为了简化，我们可以选择BO的第一主成分（PC1）作为因变量。
d) 自变量：社会人口学因素。这些分类变量需要转换为数值格式。由于我们之前已经定义了映射，但实际上在回归中，分类变量需要转换为哑变量（dummy variables）。我们可以使用model.matrix来创建设计矩阵。
注意：在Lasso回归中，自变量通常需要是数值矩阵，并且标准化处理（使每个变量均值为0，方差为1）是有益的。
e) 构建回归模型： - 因变量：BO_PC1（即merged_df中的BO_PC1列） - 自变量：社会人口学特征（转换为哑变量后的矩阵）
f) 使用glmnet包进行Lasso回归。glmnet要求自变量是矩阵形式，因变量是向量（对于单变量回归）或多列矩阵（对于多变量回归）。
g) 交叉验证选择lambda。
因此，我们需要做以下准备：
确保有一个包含社会人口学特征的数据框，并且有一个ID列。 合并merged_df和社会人口学数据框（通过ID）。 从合并后的数据中提取因变量（BO_PC1）和自变量（社会人口学特征）。 将自变量转换为模型矩阵（包括所有分类变量的哑变量）。 运行glmnet（注意自变量需要是矩阵，因变量是向量）。假设社会人口学特征数据框为demo_data，它包含以下列： ID, gender, age, ... (这些列目前是数值编码，但我们需要转换为因子然后再转换为哑变量)
注意：在转换哑变量时，我们通常要避免多重共线性，所以会设置drop=TRUE（即每个因子变量去掉一个水平作为参照）。
步骤示例：
第一步：创建社会人口学特征数据框（假设已经存在，叫做demo_data），并且确保ID列与merged_df中的ID列一致（比如都是字符型或数值型）。
第二步：合并
combined_data <- merge(merged_df, demo_data, by="ID", all.x=TRUE)
相关知识
# 增强的数据标准化与PCA分析流程 set.seed(123) # 添加随机种子保证可复现性 # 1. 并行处理多个数据集 (避免重复代码) datasets
【数据挖掘】数据预处理——以鸢尾花数据集为例
使用PCA对Iris数据集进行降维和二维分类显示
python鸢尾花数据集的分析与处理
用鸢尾花数据集为例展示数据分析的一般流程
PCA主成分分析实例及3D可视化（鸢尾花数据集）
python实战（一）——iris鸢尾花数据集分类
聚类分析：使用R语言对Iris数据集进行K均值聚类
机器学习之路：经典的鸢尾花数据集
鸢尾花数据集分析
网址: # 增强的数据标准化与PCA分析流程 set.seed(123) # 添加随机种子保证可复现性 # 1. 并行处理多个数据集 (避免重复代码) datasets https://m.huajiangbk.com/newsview2508889.html
| 上一篇: 公司的数据分析支撑工作，到底外包 |
下一篇: FLOWERPLUS花加分析鲜花 |
