データを一度だけ読み込み、異なる変数に同じ関数を適用する

Question

データセット私は、-のように見ています。理由は、r_1..r_13に6つの国があります。私はこのデータセットにPCAを適用して各国の重要な理由を見つけ出したい 質問したいのは、各国のPCAを各国のために読み込まずに、どのようにPCAを走らせることができるかということです。 。 はまた、変数を観察し、それに応じて、私は、変数の重要性を決めるであろうと、私は回転行列を計算した後、私はPCのが最も相関しているチェックします、PCA

pca<-prcomp(numeric,center=T,scale=T) 
    summary(pca) 
    eigen_val<-pca$sdev ^2 
    sum(eigen_val) 
    prop_var<-round(eigen_val/sum(eigen_val),4) 
    round(sum(prop_var[1:13]),4) 
    load<-pca$rotation 

を行うために使用していたコードを確認してください。（上より多くのPCの変数の相関関係は、変数の重要性です） アプローチが正しいかどうかを教えてください！ ありがとうございます！

Answer 1

ここでは、目的のフォーマットで結果を得るために微調整できる簡単な出発点があります。 のirisデータセットで作業しているとし、それぞれSpeciesについてpcaとしたいとします。データの各国でpcaをどのようにしたいかのようにします。

library(caret) 
data(iris) 
Iris <- split(iris, iris$Species) 
for(i in 1:length(Iris)){ 
    assign(paste0("pca", i), prcomp(Iris[[i]][which(names(iris)!="Species")], center=T, scale.=T)) 
}