Principal component analysis
Idel
1/20/2022
Konsep principal component analysis
Principal Componen Analysis (PCA) telah dipelajari sejak awal abad 20, Pearson tahun 1901 dan Hotteling tahun 1935 telah mempelajarinya melalui metode komputasi praktis (Tipping & Bishop 1999). PCA merupakan suatu metode yang banyak digunakan untuk mereduksi sejumlah dimensi menjadi dimensi yang lebih kecil. PCA akan cukup efektif jika antar variabel asal memiliki korelasi yang cukup tinggi. Tujuan PCA adalah mendapatkan vektor yang menyatakan kembali dataset noisy yang sangat berarti. PCA berasumsi bahwa transformasi dapat dilakukan secara linier. Di sisi lain, PCA merupakan suatu transformasi ortogonal dari sistem koordinat dimana data diuraikan. Nilai koordinat baru yang merepresentasikan data disebut principal component (Scholkopf et al. 1996). Menurut Xuejie (2006) dan Min (2006), PCA adalah suatu metode non-parametrik yang menggunakan aljabar linier untuk mengekstrak informasi atau pola yang relevan dari sebuah dataset dengan atribut multivariat.
Langkah-langkah Analisis Komponen Utama
Langkah -langkah ketika melakukan Analisis Komponen Utama adalah sebagai berikut :
Memilih variabel yang berskala numerik dan tidak memasukkan variabel respons (Y) jika ada.
Menstandardisasikan data ke dalam normal baku.
Hal ini dilakukan jika variabel yang digunakan memiliki satuan dan rentang yang berbeda. Bisa juga digunakan matriks korelasi dengan catatan tidak perlu melakukan standardisasi data, karena matriks korelasi sudah mengatasi perbedaan satuan pada variabel.
Menghitung matriks ragam-peragam dari data yang sudah distandarisasi. Jika menggunakan matriks korelasi maka lanjut ke langkah selanjutnya.
Menghitung vektor eigen dan nilai eigen dari matriks ragam-peragam atau matriks korelasi.
Vektor eigen merupakan koeffisien dari masing-masing variabel yang digunakan untuk membentuk komponen utama atau loadings sedangkan nilai eigen menggambarkan seberapa besar varians yang dapat ditangkap oleh komponen utama.
Pada nantinya akan terbentuk komponen utama sebanyak jumlah variabel (p) yang dimasukkan ke dalam persamaan dan sifat dari komponen utama ini adalah saling tegak lurus dan saling bebas. Persamaan dari komponen utama adalah =
\[KU_{i} = \phi_{1i}x_{1} + \phi_{2i}x_{1} + ... + \phi_{pi}x_{p} \]
Penentuan Banyaknya Komponen Utama
Secara umum penentuan banyaknya komponen utama dapat dilakukan dengan tiga pendekatan :
- Proporsi kumulatif varians yang dapat dijelaskan oleh komponen utama
Komponen Utama yang diambil adalah komponen utama yang mencakup minimal 80% varians pada data atau dapat dikatakan minimal mampu menangkap 80% keragaman dari data.
- Nilai Eigen
Komponen utama yang diambil adalah komponen utama yang memiliki nilai eigen lebih dari satu. Nilai eigen didapatkan dari matriks ragam-peragam atau matriks korelasi. Nilai eigen menjelaskan varians yang dijelaskan oleh komponen utama.
- Scree Plot
Scree Plot merupakan plot antara komponen utama ke-k dengan varians atau nilai eigen pada komponen tersebut. Banyaknya komponen utama yang diambil adalah titik dimana terdapat penurunan yang tajam sebelum titik tersebut dan disusul titik dimana terdapat penurunan yang tajam sebelum titik tersebut dan disusul penurunan yang tidak tajam setelah titik tersebut.
Contoh Kasus : Data USArrests
Data yang digunakan adalah data USArrests yang sudah termuat di dalam R. Data ini menggambarkan kasus penahanan per 100 ribu penduduk warga negara di negara bagian di USA karena berbagai kasus pada tahun 1973. Data USArrests terdiri atas 50 pengamatan negara bagian dengan variabel : 1] Murder (per 100000), 2] Assault (per 100000) , 3] UrbanPop (populasi perkotaan dalam persen), dan 4] Rape (per 100000). Tujuan dilakukan analisis adalah untuk mereduksi dimensi (atau variabel) data menjadi dimensi yang lebih kecil dengan tetap mempertahankan informasi yang terdapat dalam data.
Load Library dan Dataset
library(DT) #Menampilkan tabel agar mudah dilihat di browser
library(factoextra) #Visualisasi PCAdata("USArrests")
USArrests## Murder Assault UrbanPop Rape
## Alabama 13.2 236 58 21.2
## Alaska 10.0 263 48 44.5
## Arizona 8.1 294 80 31.0
## Arkansas 8.8 190 50 19.5
## California 9.0 276 91 40.6
## Colorado 7.9 204 78 38.7
## Connecticut 3.3 110 77 11.1
## Delaware 5.9 238 72 15.8
## Florida 15.4 335 80 31.9
## Georgia 17.4 211 60 25.8
## Hawaii 5.3 46 83 20.2
## Idaho 2.6 120 54 14.2
## Illinois 10.4 249 83 24.0
## Indiana 7.2 113 65 21.0
## Iowa 2.2 56 57 11.3
## Kansas 6.0 115 66 18.0
## Kentucky 9.7 109 52 16.3
## Louisiana 15.4 249 66 22.2
## Maine 2.1 83 51 7.8
## Maryland 11.3 300 67 27.8
## Massachusetts 4.4 149 85 16.3
## Michigan 12.1 255 74 35.1
## Minnesota 2.7 72 66 14.9
## Mississippi 16.1 259 44 17.1
## Missouri 9.0 178 70 28.2
## Montana 6.0 109 53 16.4
## Nebraska 4.3 102 62 16.5
## Nevada 12.2 252 81 46.0
## New Hampshire 2.1 57 56 9.5
## New Jersey 7.4 159 89 18.8
## New Mexico 11.4 285 70 32.1
## New York 11.1 254 86 26.1
## North Carolina 13.0 337 45 16.1
## North Dakota 0.8 45 44 7.3
## Ohio 7.3 120 75 21.4
## Oklahoma 6.6 151 68 20.0
## Oregon 4.9 159 67 29.3
## Pennsylvania 6.3 106 72 14.9
## Rhode Island 3.4 174 87 8.3
## South Carolina 14.4 279 48 22.5
## South Dakota 3.8 86 45 12.8
## Tennessee 13.2 188 59 26.9
## Texas 12.7 201 80 25.5
## Utah 3.2 120 80 22.9
## Vermont 2.2 48 32 11.2
## Virginia 8.5 156 63 20.7
## Washington 4.0 145 73 26.2
## West Virginia 5.7 81 39 9.3
## Wisconsin 2.6 53 66 10.8
## Wyoming 6.8 161 60 15.6Menghitung Manual
Standarisasi Data
Karena variabel UrbanPop (dalam persen) memiliki satuan yang berbeda
dibanding dengan variabel yang lain, maka perlu dilakukan standardisasi
data. Di R untuk melakukan standardisasi ke normal baku dapat
menggunakan fungsi scale.
USArrests_standardized <- scale(x = USArrests)Menghitung matriks ragam-peragam
Matriks ragam-peragam dihitung dari data yang telah distandardisasi.
Di R untuk menghitung matriks ragam-peragam dapat menggunakan fungsi
cov.
USArrests_covariance <- cov(USArrests_standardized)Menghitung vektor eigen dan nilai eigen
Untuk menghitung vektor eigen dan nilai eigen di R dapat menggunakan
fungsi eigen.
USArrests_eigen <- eigen(USArrests_covariance)
USArrests_eigen## eigen() decomposition
## $values
## [1] 2.4802416 0.9897652 0.3565632 0.1734301
##
## $vectors
## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] -0.5358995 0.4181809 -0.3412327 0.64922780
## [2,] -0.5831836 0.1879856 -0.2681484 -0.74340748
## [3,] -0.2781909 -0.8728062 -0.3780158 0.13387773
## [4,] -0.5434321 -0.1673186 0.8177779 0.08902432Output yang dihasilkan dari fungsi eigen terdiri atas
:
valuesyaitu nilai eigen yang sudah diurutkan dari yang tertinggi ke yang terendah. Nilai ini bisa digunakan untuk melihat seberapa besar varians yang dapat dijelaskan oleh komponen utama.vectorsyaitu vektor eigen. Nilai ini merupakan nilai loadings yang digunakan untuk membuat persamaan komponen utama.
Melakukan PCA dengan fungsi prcomp
Selain penghitungan manual diatas, R telah menyediakan fungsi
prcomp yang bisa digunakan untuk melakukan Analisis
Komponen Utama. Fungsi ini hanya digunakan untuk raw data, dimana
standarisasi data sudah bisa dilakukan dengan memasukkan argument TRUE
pada parameter scale. dan center.
USAArrests_pca <- prcomp(x = USArrests, scale. = TRUE, center = TRUE)
names(USAArrests_pca)## [1] "sdev" "rotation" "center" "scale" "x"Fungsi prcomp menghasilkan beberapa output sebagai
berikut :
sdevyaitu nilai standar deviasi dari komponen utama yang terbentuk. Nilai kuadrat dari nilai ini merupakan nilai eigen atau varians dari komponen utama.rotationyaitu vektor eigen atau koeffisien dari masing-masing variabel yang digunakan untuk membentuk komponen utama. Nilai ini juga bisa disebut loadings.centeryaitu nilai rata-rata dari variabel yang digunakan.scaleyaitu nilai standar deviasi dari variabel yang digunakan.xyaitu nilai data setelah dimasukkan ke dalam persamaan komponen utama.
Menentukan Jumlah Komponen Utama
Terdapat beberapa pendekatan ketika ingin menentukan jumlah komponen
utama, salah satunya adalah dengan melihat proporsi kumulatif varians
yang dapat dijelaskan oleh komponen utama (minimal 70%). Untuk
melihatnya di R dapat menggunakan fungsi summary yang diisi
objek USAArrests_pca.
summary(USAArrests_pca)## Importance of components:
## PC1 PC2 PC3 PC4
## Standard deviation 1.5749 0.9949 0.59713 0.41645
## Proportion of Variance 0.6201 0.2474 0.08914 0.04336
## Cumulative Proportion 0.6201 0.8675 0.95664 1.00000Output diatas memberi petunjuk bahwa sebaiknya kita memilih dua komponen utama, karena kedua komponen utama telah mampu menangkap 86,75% keragaman data.
Persamaan Komponen Utama
Persamaan komponen utama dibentuk berdasarkan komponen loadings atau vektor eigen .
USAArrests_pca$rotation## PC1 PC2 PC3 PC4
## Murder -0.5358995 -0.4181809 0.3412327 0.64922780
## Assault -0.5831836 -0.1879856 0.2681484 -0.74340748
## UrbanPop -0.2781909 0.8728062 0.3780158 0.13387773
## Rape -0.5434321 0.1673186 -0.8177779 0.08902432Dilihat dari output diatas, persamaan komponen utama yang terbentuk adalah =
\[KU_{1} = - \ 0.54Murder \ -0.58Assault \ -0.28UrbanPop \ -0.54Rape\] \[KU_{2} = - \ 0.42Murder \ +0.19Assault \ -0.87UrbanPop \ -0.16Rape\]
Interpretasi dari persamaan diatas adalah semakin besar koefisien suatu variabel pada komponen utama, semakin besar pula hubungan pengaruh variabel tersebut dengan komponen utama yang bersesuaian. koeffisien terbesar pada PC1 variabel Murder, Assault, dan Rape sehingga komponen ini dapat dinamakan komponen jenis kejahatan. Sedangkan koefisien terbesar pada PC2 adalah variabel UrbanPop sehingga komponen ini dapat dinamakan banyaknya populasi wilayah perkotaan.
“Rekonstruksi” Data
Setelah didapatkan persamaan komponen utamanya, maka kita dapat
‘merekonstruksi’ data dengan memasukkan nilai variabel pada komponen
utama yang dibuat. Di R cukup dengan mengakses atribut x
pada objek USAArrests_pca. Dapat dilihat bahwasanya kita
dapat mereduksi data yang berawal dari 4 dimensi/variabel menjadi 2
dimensi/variabel namun tetap menggambarkan keragaman data. Nilai ini
juga dapat digunakan untuk keperluan analisis selanjutnya seperti
regresi maupun klasifikasi.
head(USAArrests_pca$x[,1:2])## PC1 PC2
## Alabama -0.9756604 -1.1220012
## Alaska -1.9305379 -1.0624269
## Arizona -1.7454429 0.7384595
## Arkansas 0.1399989 -1.1085423
## California -2.4986128 1.5274267
## Colorado -1.4993407 0.9776297fviz_pca(USAArrests_pca) #Visualisasi data hasil rekonstruksi
Contoh kasus :
kemasan <- read.csv("pcaingrevisi.csv")
datatable(kemasan)kemasan_covariance <- cov(kemasan)kemasan_eigen <- eigen(kemasan_covariance)
kemasan_eigen## eigen() decomposition
## $values
## [1] 7.958351e+00 1.043409e+00 7.938992e-01 4.907480e-01 4.302114e-01
## [6] 3.334648e-01 2.270280e-01 1.973752e-01 1.605179e-01 1.181643e-01
## [11] 1.131246e-01 8.032037e-02 5.504920e-02 4.720253e-02 3.104239e-02
## [16] 2.664520e-02 2.117343e-02 1.026705e-02 6.072669e-03 4.592147e-04
## [21] 9.659847e-05 4.574492e-16 2.560259e-16 2.242622e-16 7.992002e-17
## [26] 5.964180e-17 4.947546e-17 2.267963e-20 -8.775725e-18 -1.103582e-17
## [31] -3.305726e-17 -1.162279e-16 -1.446455e-16 -2.877879e-16 -3.618601e-16
##
## $vectors
## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
## [1,] -0.118877535 -0.039995933 0.264795681 0.35438997 0.434245629
## [2,] -0.158259295 -0.073341355 -0.001974008 -0.20439624 0.375168011
## [3,] -0.199021073 -0.146274838 -0.078186738 -0.11310861 0.039764152
## [4,] -0.261604725 -0.293845304 -0.175462224 -0.08998210 0.183880685
## [5,] -0.191138445 -0.090457920 -0.066727519 -0.14456396 -0.104386085
## [6,] -0.212212908 -0.209040016 -0.145125512 -0.07114476 0.208054170
## [7,] -0.130311727 0.038115576 0.130218735 -0.30352531 0.277282510
## [8,] -0.122595504 0.126866712 0.293113356 -0.27763062 -0.053675758
## [9,] -0.173697149 -0.224004218 0.344289624 0.22359398 0.084080431
## [10,] -0.196665777 -0.377011864 0.128644817 0.25543506 -0.181039259
## [11,] -0.020004797 0.117475438 0.353712872 0.09258751 -0.078910985
## [12,] -0.126087254 0.009069814 0.028967908 0.20793360 0.139493978
## [13,] -0.184694245 -0.038550741 0.024641009 0.07128371 -0.031785878
## [14,] -0.192507883 0.107275818 0.124314948 -0.05447802 0.064594180
## [15,] -0.191108670 -0.122841716 -0.160954763 0.05490724 0.095024685
## [16,] -0.038699972 0.171966535 0.158054291 -0.01666670 0.167400989
## [17,] -0.166309594 -0.178440091 0.038543416 0.02214794 -0.423789839
## [18,] -0.155375582 0.143533321 0.091258238 -0.16876086 -0.019112051
## [19,] -0.203198589 0.017144225 -0.120708422 -0.01032294 -0.021491187
## [20,] -0.194759042 0.145385646 -0.148862137 0.07981764 -0.032853972
## [21,] -0.143073382 -0.202069954 0.101543867 0.10349492 -0.088837322
## [22,] -0.151990995 -0.120219960 0.086880745 0.08831489 -0.208636063
## [23,] -0.212008316 0.256221742 0.148037397 -0.01659964 -0.012491223
## [24,] -0.107013848 0.097641585 -0.311346078 0.18203913 0.235225566
## [25,] -0.146482514 0.240744016 -0.122559823 0.15874697 -0.054764296
## [26,] -0.164154492 0.108200599 -0.002412920 0.10523129 -0.102906105
## [27,] -0.158432048 0.136471619 -0.086718000 -0.09872896 0.000733588
## [28,] -0.060576318 0.310294158 -0.260606307 0.22814050 0.072965784
## [29,] -0.205740904 0.053345949 -0.256354194 0.09888540 -0.116283201
## [30,] -0.182684962 0.054045501 -0.153367688 -0.05095549 -0.230862549
## [31,] -0.203392739 0.140492907 -0.086792816 0.01060852 -0.079035224
## [32,] -0.225643605 0.108740339 0.076220949 -0.08576890 -0.084319212
## [33,] -0.209496331 0.218751481 0.168969586 -0.20894267 -0.073121543
## [34,] -0.157474507 0.126953255 0.137145901 -0.01817986 -0.024923544
## [35,] 0.004385884 -0.248562480 -0.113790420 -0.43463474 0.010077333
## [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
## [1,] -0.425154780 0.174748719 0.01957910 0.05121693 0.211698385
## [2,] 0.269037599 0.354997117 0.12798736 -0.06340904 0.096242906
## [3,] 0.213883400 0.038655955 -0.23524515 -0.03517767 -0.066350562
## [4,] 0.083753952 -0.159716151 -0.23903441 -0.14027698 0.251560579
## [5,] 0.069610467 0.362073336 0.01971348 0.10422688 0.131178983
## [6,] -0.136923200 -0.339314005 -0.18642127 0.06177592 -0.039835293
## [7,] -0.053744321 0.083810647 0.35495297 0.09805199 -0.058231560
## [8,] 0.139368226 -0.109934999 -0.36352118 0.42158205 0.080556877
## [9,] -0.020949543 -0.092494544 -0.22394481 0.04502209 -0.109298204
## [10,] 0.327790312 0.216298923 0.13814044 -0.15174181 -0.004579228
## [11,] 0.141511921 -0.090614338 -0.10060983 -0.14864661 -0.072129399
## [12,] -0.065319573 -0.054541469 0.09298347 -0.22038445 -0.017591657
## [13,] 0.003614342 -0.080115182 0.23897953 0.07243032 0.145029912
## [14,] -0.087358342 0.078265543 -0.22495317 -0.20362865 -0.205218178
## [15,] 0.188036839 -0.079189686 0.04872863 0.06108115 -0.082615190
## [16,] -0.197485730 0.018382139 -0.02994909 0.05221356 0.035326307
## [17,] -0.340094006 0.183472249 -0.16526622 -0.15459280 0.205216205
## [18,] -0.032558997 0.005078785 -0.16942632 -0.21051093 -0.217374388
## [19,] 0.009177326 0.020852130 0.05422963 -0.08821336 -0.267489583
## [20,] -0.192387112 0.295491036 -0.08089959 0.31030043 -0.443368658
## [21,] -0.144736353 -0.060296603 0.16365217 0.26836980 -0.317789928
## [22,] 0.039632684 -0.286563531 0.16813261 0.10163005 -0.060966619
## [23,] -0.009168395 -0.165852097 -0.01151564 -0.04776086 0.376244796
## [24,] 0.096907928 -0.137197347 0.03035100 0.12611518 -0.051823076
## [25,] 0.148185907 0.233863426 -0.29018506 0.21500985 0.081883457
## [26,] 0.091690042 -0.276655305 0.17483992 0.24672652 0.090237857
## [27,] 0.026491864 -0.135597911 0.08684193 0.05627072 0.124643030
## [28,] 0.002306081 -0.093645937 -0.14526394 -0.34838864 -0.069751458
## [29,] -0.199668557 -0.042351894 0.11488073 0.03994765 0.049220054
## [30,] -0.189506908 0.061386318 0.04300348 -0.04273983 0.193292768
## [31,] -0.022936957 0.164906212 0.06781141 0.04330057 0.149817872
## [32,] 0.052186103 -0.091856554 0.03226251 -0.12882338 -0.132845858
## [33,] -0.006428468 -0.015629111 0.26741898 -0.12109721 -0.005582093
## [34,] 0.078240576 -0.040502381 0.14532859 -0.26228062 -0.176833706
## [35,] -0.363226486 -0.102124277 -0.01188905 -0.10825225 -0.089370162
## [,11] [,12] [,13] [,14] [,15]
## [1,] -0.338427590 0.038690734 -0.1312526403 -0.056845747 0.057532590
## [2,] 0.125366402 -0.104834068 -0.2063870203 0.063037359 -0.103788926
## [3,] -0.108461004 -0.082549041 -0.1195397095 -0.066392388 0.212272541
## [4,] 0.064693392 -0.138156318 -0.0024795102 0.009920107 0.185219711
## [5,] 0.003539609 0.274102932 0.0440371244 -0.034162707 0.153091801
## [6,] 0.007221025 0.040580514 -0.1605927405 -0.139626301 -0.173416351
## [7,] 0.347987365 0.064362169 0.2202178589 0.107875366 0.021610855
## [8,] -0.039876816 0.354721569 -0.0776627549 -0.093758583 0.028006622
## [9,] 0.330146550 -0.120751624 0.3829691211 -0.264595130 0.081579343
## [10,] -0.153152146 0.183403108 -0.0074827935 0.073858326 -0.025600446
## [11,] 0.256725374 -0.214804010 -0.2628348370 -0.103241738 -0.267114166
## [12,] 0.262333028 0.167563055 -0.1383012456 -0.083245705 -0.131799554
## [13,] -0.038652413 0.058504151 -0.0817784047 -0.005071848 0.006859534
## [14,] -0.199639910 0.126713177 0.0989307413 0.253879251 -0.076692537
## [15,] -0.223015795 -0.307835546 0.2070681167 0.046809545 -0.366418145
## [16,] -0.045628009 -0.090135700 -0.0945102202 0.218556509 0.169892581
## [17,] 0.106358283 -0.174388740 0.0034322280 0.400681266 -0.091026171
## [18,] -0.181685825 0.154783891 -0.1642980580 0.068650783 -0.054132605
## [19,] 0.044968534 0.198184301 -0.2576846752 -0.093368658 -0.239721250
## [20,] 0.115579488 -0.283055880 -0.0950690883 -0.070444237 0.041092214
## [21,] -0.030977303 0.205419949 0.0045430837 0.186031887 -0.077567507
## [22,] 0.133824885 0.157181187 -0.0001394146 0.163246185 0.073300497
## [23,] 0.098986003 0.008422386 0.1411283240 0.133888141 -0.164849030
## [24,] 0.150182986 0.110653978 0.0685163223 0.342617876 0.220278975
## [25,] 0.007761907 -0.132083741 0.2169418219 0.039511989 -0.151807307
## [26,] -0.302961888 -0.167412355 -0.0462847945 0.026666399 0.086052544
## [27,] -0.123785258 -0.071645847 -0.1662553155 0.084387815 -0.241317915
## [28,] 0.079059925 0.304586598 0.1667258668 0.048117885 0.028686525
## [29,] 0.066211091 -0.043419911 -0.0387142944 -0.252699618 0.002220817
## [30,] 0.152975457 0.026188786 -0.2615187867 -0.315284967 0.206612148
## [31,] -0.036927007 0.184223432 0.3345817110 -0.219907492 -0.159227273
## [32,] 0.067614847 -0.213172446 -0.0582648848 0.206947655 0.421498898
## [33,] -0.017344011 -0.161328987 0.0750835036 -0.058334632 -0.069384107
## [34,] -0.316934241 -0.075554399 0.2113888009 -0.305995914 0.274593198
## [35,] -0.109047112 0.002850655 0.2704333581 -0.031668412 -0.117532088
## [,16] [,17] [,18] [,19] [,20]
## [1,] -0.151186339 0.112317506 0.07792432 0.0725953601 -0.239093967
## [2,] 0.055621538 0.307446351 0.31029550 0.0679716366 0.312402440
## [3,] 0.004856348 0.305282349 -0.36024459 0.0165967649 0.026976083
## [4,] -0.055463557 -0.068953125 -0.14731373 -0.2491929186 -0.047410515
## [5,] -0.291509159 -0.206050245 -0.16566566 0.3781992760 -0.018187696
## [6,] 0.116104853 -0.154434280 0.13909945 -0.0253521940 -0.132041376
## [7,] 0.096158414 -0.200116973 0.03697151 -0.2646262464 -0.155530558
## [8,] 0.102104600 -0.055570152 0.06993592 0.1354043881 -0.103793077
## [9,] 0.119720124 -0.046809575 0.15131280 0.1557564082 0.189968676
## [10,] 0.026384326 -0.162175265 0.09822793 -0.0974926281 -0.242204722
## [11,] -0.390240754 -0.013750163 -0.11392536 -0.0117235841 0.030637246
## [12,] 0.054776849 -0.062029615 -0.12008560 0.0583191704 0.016863854
## [13,] -0.358938130 -0.177264938 -0.08934132 -0.2585250511 0.344149642
## [14,] 0.099100425 -0.006880182 0.04605106 0.0133498707 0.465421145
## [15,] -0.057765340 -0.181925841 -0.08405444 0.2573093999 -0.050193054
## [16,] 0.028200680 -0.246817578 -0.20104933 0.1854987429 0.183384453
## [17,] 0.243703736 -0.051784461 0.06299361 0.0007262757 -0.053338421
## [18,] -0.077556174 -0.326671326 0.05167977 -0.3714982381 0.017039191
## [19,] 0.106107720 0.114597151 -0.15768879 0.1272841947 -0.164284443
## [20,] -0.165737563 -0.005732121 0.05143846 -0.1715627361 -0.208524532
## [21,] 0.131397914 0.396212398 -0.24486864 -0.0809775034 0.143967428
## [22,] -0.249521824 0.119362508 0.31009254 0.0563687668 0.019769589
## [23,] -0.004705159 0.328185726 -0.29340722 -0.1519366207 -0.211958432
## [24,] 0.059814197 -0.063467178 -0.07909024 -0.0220223525 -0.040648872
## [25,] -0.091333211 0.081320235 0.10191171 -0.1780647187 0.019416541
## [26,] -0.056990341 0.012360703 0.10392796 -0.0493867336 0.198636541
## [27,] 0.182001509 -0.002547000 0.34995448 0.1394620220 -0.100992593
## [28,] -0.188216395 0.106739392 0.17276395 0.1703573732 -0.029162662
## [29,] 0.167907893 -0.186803641 -0.15904421 0.1728617602 0.241703780
## [30,] 0.058893634 0.140278168 0.18532221 -0.1037957055 0.121596947
## [31,] -0.025831634 0.018788402 0.01637758 -0.1100867844 0.023212191
## [32,] -0.129391115 0.054396638 0.14631459 0.2419867680 -0.207852083
## [33,] 0.068991760 -0.041834281 -0.17193313 0.2283563780 -0.082671511
## [34,] 0.222092852 0.080840796 0.04448596 -0.1561367918 -0.079520043
## [35,] -0.411286026 0.193881738 0.08132074 0.0577792343 -0.007933719
## [,21] [,22] [,23] [,24] [,25]
## [1,] 0.081789802 0.0000000000 0.00000000 0.000000000 0.000000000
## [2,] -0.068918582 0.1670657233 -0.07864464 0.060859892 0.072538613
## [3,] -0.276544115 -0.0400889571 0.32662101 0.110939398 0.168270443
## [4,] 0.152456436 0.0148053847 -0.20741090 -0.172870662 -0.106029749
## [5,] 0.057339037 0.0055583977 0.08842286 -0.411402759 -0.228870844
## [6,] -0.160983394 -0.3628976886 0.03111576 -0.109669260 -0.007724409
## [7,] 0.030301345 -0.1442245534 0.24212054 -0.008701876 -0.195932006
## [8,] -0.068997333 0.1400685812 -0.28344896 0.265776029 -0.030852192
## [9,] 0.128977067 0.0501659421 0.08830287 -0.082672703 0.252048075
## [10,] 0.083425668 -0.0005181875 -0.09269374 0.142765049 0.096633994
## [11,] 0.031518026 -0.0776524219 -0.15782006 -0.044621232 -0.394607670
## [12,] -0.300786502 0.1606592578 0.09573637 0.079451165 -0.075349581
## [13,] -0.095133176 -0.2400329929 -0.22269931 0.317400779 0.203244450
## [14,] -0.062520443 -0.1113091326 -0.15402358 -0.236303985 -0.169604438
## [15,] 0.096847616 0.2458477567 0.07302372 0.120813531 -0.105827167
## [16,] -0.018973739 0.0556628916 0.22031870 0.310630045 -0.045892451
## [17,] -0.223432702 0.0068056675 -0.07095315 0.076004527 -0.048551109
## [18,] 0.216917098 0.2936736545 0.28455498 -0.079413289 0.261108023
## [19,] 0.092975631 -0.1193071509 0.10056770 0.123590653 0.004318553
## [20,] -0.250398905 0.1973057808 -0.21165862 -0.150882912 0.110471505
## [21,] 0.287405364 -0.1369835325 -0.04395642 -0.064001576 -0.098749466
## [22,] -0.135881180 0.3084047805 0.21063347 0.020970298 -0.028279964
## [23,] 0.009232286 0.2473710686 0.07678765 -0.125773840 0.056822565
## [24,] 0.054780863 0.1776812875 -0.34432622 0.064636526 -0.047333835
## [25,] 0.314075208 -0.2291028732 0.21243221 0.261237390 -0.101774697
## [26,] -0.145949448 -0.0205586143 0.16551905 -0.330958201 0.006795715
## [27,] 0.070973813 -0.0499320329 0.01777849 -0.061215964 -0.078224441
## [28,] 0.029956850 -0.0773219580 -0.03286465 -0.012439330 0.115778775
## [29,] 0.110054834 0.1647175643 0.02193885 0.171008576 -0.097968835
## [30,] 0.331723271 0.0793027074 0.02327370 0.003750335 -0.054473776
## [31,] -0.400474063 -0.1821020309 0.02856739 0.018585931 0.021584640
## [32,] 0.024182369 -0.3348223265 0.09131436 0.156899596 -0.016386205
## [33,] 0.152334256 -0.1043902081 -0.31182857 -0.124526593 0.477589788
## [34,] -0.092832395 0.1334669022 -0.14225121 0.134327089 -0.418126005
## [35,] 0.053935111 0.1238435134 -0.07391988 0.234123415 -0.028856840
## [,26] [,27] [,28] [,29] [,30]
## [1,] 0.00000000 0.0000000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000
## [2,] 0.07370862 -0.2036956284 0.07735428 0.03265988 -0.04616198
## [3,] 0.06150595 -0.0057963052 0.13028293 0.13647136 -0.01277708
## [4,] -0.07464074 0.2559654200 -0.07501504 -0.10936392 0.05958182
## [5,] -0.14555546 -0.1362504281 0.07385558 0.09086090 -0.05274111
## [6,] 0.02032610 -0.3180280798 0.21749730 0.11632316 0.26093065
## [7,] 0.08927131 0.0391258960 -0.02490558 0.10396222 -0.03499512
## [8,] 0.04906120 0.0322263071 -0.15564527 0.12638329 -0.06358247
## [9,] -0.07158470 -0.0011318540 0.03559520 -0.13169858 -0.26293415
## [10,] 0.36508303 -0.0054250874 -0.04564214 -0.12505539 0.12898182
## [11,] 0.16476280 -0.1671242436 0.15869886 -0.05785704 -0.10638270
## [12,] -0.11351811 0.0094676097 -0.59914854 0.25037575 0.10368691
## [13,] -0.23269416 0.1393435937 0.08875436 0.15287582 -0.16188382
## [14,] 0.05773112 0.2779405300 -0.12982976 -0.14855813 0.27277613
## [15,] -0.19987617 0.1902669591 -0.01700768 0.23975063 -0.08679431
## [16,] -0.05735285 -0.0132951943 0.21891628 -0.21430166 0.09441652
## [17,] -0.14551987 -0.2376393895 0.04037199 0.11808112 -0.19527237
## [18,] 0.03608796 -0.1347223619 0.04730217 0.07917273 -0.19311664
## [19,] -0.29255202 0.0014400812 -0.07669630 -0.54662673 -0.17437374
## [20,] 0.05095287 0.1704003488 0.02432850 0.02597343 0.05786769
## [21,] 0.05096174 0.0005815921 0.07560601 0.28562656 -0.11211322
## [22,] -0.18869532 0.0595954879 0.23086030 -0.10794727 0.43943563
## [23,] 0.13792484 0.0827466850 0.08390763 -0.05138826 0.02377718
## [24,] -0.03352996 -0.3106675840 0.02630882 -0.22162768 -0.14139843
## [25,] -0.11201310 -0.2223151141 -0.18556750 0.01853851 0.30370955
## [26,] 0.11347200 -0.3126750927 -0.37012242 -0.13067758 -0.20907405
## [27,] 0.02189806 0.3176566706 0.15161460 0.01961039 -0.22198268
## [28,] 0.07883430 -0.0282719806 0.15923706 0.30226393 -0.14510578
## [29,] 0.56445586 -0.0066166695 0.09308597 0.01311156 0.10272591
## [30,] -0.17285334 0.0871321118 -0.07181203 0.02876540 0.02253404
## [31,] 0.06917516 0.1065660370 0.12538064 -0.25567805 -0.13667243
## [32,] 0.17816678 0.1792369794 -0.19854074 0.02535024 -0.10873153
## [33,] -0.11705338 -0.1911677638 -0.02620727 0.04866415 0.32658956
## [34,] -0.22100613 -0.1861093719 0.15522850 0.08977135 -0.00511155
## [35,] 0.15932041 -0.1667789066 -0.20675834 -0.14361595 -0.05636858
## [,31] [,32] [,33] [,34] [,35]
## [1,] 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 -0.3006734980
## [2,] -0.008261800 0.021476903 0.119771523 -0.230508874 0.0829645842
## [3,] 0.008891579 -0.010356208 -0.151450388 0.390188264 -0.2522187215
## [4,] 0.133589378 0.350393680 0.323853956 -0.054778197 0.0009200937
## [5,] -0.112640977 0.076681862 -0.166150693 -0.058263902 0.1269534093
## [6,] -0.032677920 -0.215446434 -0.087993716 -0.136126330 0.2027469838
## [7,] -0.135704906 -0.091963187 0.176530067 0.266858522 -0.2139225934
## [8,] -0.018138676 -0.027468183 0.181203067 0.009469808 -0.0811185613
## [9,] -0.091072640 0.032451552 -0.131185854 0.046572156 0.0731267524
## [10,] -0.001145161 -0.120771765 0.019485636 0.226736605 0.2466932023
## [11,] 0.169011793 -0.025428576 -0.002476563 0.143703006 -0.1269872461
## [12,] 0.149519334 0.173669272 -0.178062423 0.019375720 0.1516872685
## [13,] -0.308954173 -0.003418997 -0.125380432 -0.031389281 0.0344553724
## [14,] -0.132480535 -0.217148710 -0.107905161 0.090997851 -0.1136061038
## [15,] 0.109998852 -0.366999127 0.130746327 -0.067643162 -0.0946550932
## [16,] 0.212404071 0.028218231 0.205372540 0.165173855 0.4830077349
## [17,] -0.066022795 0.027935192 0.121975867 0.019010744 -0.1481649901
## [18,] 0.158765045 0.072523168 -0.112853131 -0.212199647 -0.0958325647
## [19,] -0.275781672 0.032380221 0.193023509 -0.069169359 -0.0777341603
## [20,] -0.102087834 0.019872017 0.055300465 0.063948833 0.1993604968
## [21,] 0.261134386 0.130284812 0.069229962 -0.103618049 0.1407166565
## [22,] 0.033169243 0.127563334 0.059086505 -0.045117510 -0.2177179584
## [23,] -0.276809177 -0.207613757 -0.134343343 -0.161178720 0.2696008417
## [24,] 0.155221997 -0.136836248 -0.344507589 0.101748582 -0.1600953288
## [25,] -0.044744816 0.204772720 -0.095726892 0.004604278 0.0004997013
## [26,] -0.062101991 -0.011220019 0.272661407 0.144304576 0.0520185868
## [27,] 0.030396325 0.384974679 -0.365678621 0.328512414 0.1116101360
## [28,] -0.083101927 0.024393013 0.403278189 0.199281745 0.0774184570
## [29,] -0.192741440 0.168427833 0.018659119 -0.156560888 -0.2272156787
## [30,] 0.214205614 -0.473712163 -0.009198176 0.220628275 0.0555351825
## [31,] 0.538027988 -0.017687604 0.016824540 -0.165461688 -0.0702012242
## [32,] 0.073416268 -0.098722879 -0.115515042 -0.404480164 -0.0045378625
## [33,] 0.160973235 0.118847473 0.037488519 0.130119510 -0.1253027215
## [34,] -0.128514375 0.116375583 -0.045943997 -0.049245603 0.1103013832
## [35,] -0.002155089 0.046220291 -0.110300374 0.165194536 0.1292906960kemasan_pca <- prcomp(x = kemasan, scale. = TRUE, center = TRUE)
names(kemasan_pca)## [1] "sdev" "rotation" "center" "scale" "x"summary(kemasan_pca)## Importance of components:
## PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 PC6 PC7
## Standard deviation 4.6565 1.80377 1.65668 1.27801 1.15664 1.00313 0.81182
## Proportion of Variance 0.6195 0.09296 0.07842 0.04667 0.03822 0.02875 0.01883
## Cumulative Proportion 0.6195 0.71246 0.79088 0.83755 0.87577 0.90452 0.92335
## PC8 PC9 PC10 PC11 PC12 PC13 PC14
## Standard deviation 0.7552 0.73567 0.61414 0.56158 0.49917 0.41153 0.3879
## Proportion of Variance 0.0163 0.01546 0.01078 0.00901 0.00712 0.00484 0.0043
## Cumulative Proportion 0.9396 0.95511 0.96589 0.97490 0.98202 0.98686 0.9911
## PC15 PC16 PC17 PC18 PC19 PC20 PC21
## Standard deviation 0.32437 0.29462 0.25668 0.17821 0.13540 0.03592 0.01699
## Proportion of Variance 0.00301 0.00248 0.00188 0.00091 0.00052 0.00004 0.00001
## Cumulative Proportion 0.99416 0.99664 0.99852 0.99943 0.99995 0.99999 1.00000
## PC22 PC23
## Standard deviation 7.613e-16 4.366e-17
## Proportion of Variance 0.000e+00 0.000e+00
## Cumulative Proportion 1.000e+00 1.000e+00fviz_eig(kemasan_pca, addlabels = TRUE, ylim = c(0, 100))
kemasan_pca$rotation## PC1 PC2 PC3 PC4
## Bright -0.11517708 0.072755344 0.188631229 0.18801473
## Interesting -0.15968295 -0.074825295 0.031637083 -0.17812650
## Informative -0.19060197 -0.165463316 -0.002916208 -0.04612490
## Clear -0.18293461 -0.228297843 -0.023030123 -0.02228339
## Aesthetic -0.18911616 -0.141304632 -0.007940705 -0.10649637
## Easytoread -0.18075841 -0.206211185 -0.027212354 -0.05132701
## Unforgettable -0.15190754 0.040938555 0.138022512 -0.33928742
## Clear_picture -0.13375204 0.170805728 0.237122745 -0.22144217
## Complex -0.15353586 -0.074442648 0.307906098 0.24106970
## Safe -0.15185945 -0.235180061 0.166659421 0.29499245
## Practical -0.03480271 0.327795763 0.371917805 0.21118010
## Innovative -0.18103923 0.037508882 0.002665059 0.23747633
## Attractive -0.20466626 -0.055842109 0.036786617 0.08873650
## Communicative -0.19683627 0.108713157 0.070316546 -0.08916777
## Environmentally_friendly -0.18776675 -0.164970943 -0.094401592 0.06975576
## Efficient -0.08369033 0.387996726 0.144108595 -0.17905793
## Preferably -0.15413475 -0.173293400 0.108245503 0.05317482
## Trendy -0.18599750 0.142968096 0.052304839 -0.20044389
## Luxury -0.20479071 -0.051264809 -0.098153456 -0.01240083
## Flexible -0.18241638 0.049954112 -0.151290568 -0.01280876
## Effective -0.16452972 -0.199849129 0.180612318 0.15276600
## Delight -0.17799241 -0.125775140 0.134588375 0.18897548
## Durable -0.19040363 0.205503694 0.031075992 -0.03605360
## Unique -0.13428733 0.008186272 -0.388680948 0.12029508
## Proportional -0.16332408 0.180403405 -0.220197804 0.09562653
## Ergonomic -0.18809044 0.076490691 -0.049919987 0.10983182
## Diverse -0.19577564 0.074506289 -0.129079446 -0.13688642
## Strong -0.07946077 0.250262772 -0.426595801 0.12711410
## Modern -0.19121238 -0.057745037 -0.207911213 0.03581389
## Lifestyle -0.18872346 -0.045182607 -0.128140609 -0.06434266
## Creative -0.20126287 0.054889908 -0.118073265 -0.03255414
## Beauty -0.20534062 0.071174364 0.036287369 -0.05534958
## Elegant -0.18951122 0.162213701 0.078897420 -0.17410655
## Functional -0.18522842 0.141506556 0.077907308 -0.02193512
## Economic 0.01218466 -0.365847488 0.057758611 -0.48857171
## PC5 PC6 PC7 PC8
## Bright 0.530829090 0.270263758 -0.162266579 -0.124805424
## Interesting 0.258214540 -0.442119107 -0.223838132 -0.056941593
## Informative -0.030407757 -0.229923679 -0.145819763 0.162279240
## Clear 0.105145430 -0.124008090 -0.006019628 0.215080260
## Aesthetic -0.100863234 -0.074812010 -0.303403528 -0.172627735
## Easytoread 0.172183482 0.019457643 0.164760752 0.199651735
## Unforgettable 0.250546713 -0.144490387 0.153056141 -0.214164780
## Clear_picture -0.195956080 -0.169085898 -0.032111826 -0.096098067
## Complex 0.130798879 -0.008019941 -0.061321443 0.132187838
## Safe -0.078013901 -0.172692808 -0.158491756 -0.012785742
## Practical -0.170874600 -0.124060646 0.029978932 0.266056970
## Innovative 0.257200733 0.062663862 0.088094091 0.223937405
## Attractive -0.002702080 0.015482588 0.163894731 -0.160141161
## Communicative 0.041770920 0.060468862 -0.162983590 0.235380624
## Environmentally_friendly 0.057186086 -0.195373134 0.065768000 -0.009378722
## Efficient 0.321907347 0.249492858 -0.018157772 -0.118038706
## Preferably -0.227325254 0.406294211 -0.280008968 0.058190545
## Trendy -0.089561468 0.027975413 -0.075537301 0.287601922
## Luxury -0.026459437 -0.006620568 0.001077546 0.097625913
## Flexible 0.008744841 0.168412418 -0.252656710 -0.199332524
## Effective 0.024667622 0.174958829 0.122229726 -0.221328772
## Delight -0.181427070 0.048945770 0.338985123 -0.053978534
## Durable -0.057793088 0.023929942 0.110532413 0.014934424
## Unique 0.244418344 -0.145220963 0.175422409 -0.047275711
## Proportional -0.115721907 -0.082191270 -0.357269085 -0.141626767
## Ergonomic -0.138731533 -0.012130893 0.331322019 -0.257129313
## Diverse -0.070357384 -0.036006968 0.192316875 -0.074602897
## Strong 0.048696082 0.074947246 0.021134132 0.399276293
## Modern -0.042345743 0.217446581 0.051171529 -0.071403600
## Lifestyle -0.181054221 0.238730749 -0.061964529 -0.033342153
## Creative -0.080141728 0.049824522 -0.117414331 -0.130053510
## Beauty -0.108399574 -0.021485378 0.079013831 0.088666898
## Elegant -0.113399027 0.001590331 0.122978364 -0.049826021
## Functional -0.077121783 -0.052246485 0.099553521 0.125335265
## Economic 0.052803540 0.285628724 0.125820724 0.245196434
## PC9 PC10 PC11 PC12
## Bright -0.07107958 0.301768944 -0.167333711 0.109893727
## Interesting 0.23252324 -0.042882442 -0.114711761 -0.101696559
## Informative -0.16387420 0.087564833 0.004116897 -0.099422686
## Clear -0.15582393 -0.030088451 -0.278998611 -0.096618479
## Aesthetic 0.10729726 -0.051495975 -0.049182863 0.264084053
## Easytoread -0.30150928 -0.075356137 -0.064877384 -0.060804924
## Unforgettable 0.29680585 -0.327108704 0.111001708 0.052447155
## Clear_picture -0.51403862 -0.156805362 -0.004423960 0.391239298
## Complex -0.16697704 -0.202570689 0.039096244 -0.068729832
## Safe 0.17540320 0.197157920 0.013690942 0.174505189
## Practical 0.07285365 -0.253864327 -0.026227677 -0.334121598
## Innovative 0.24193718 -0.235187867 -0.042083659 0.136902604
## Attractive 0.09754513 0.042841989 -0.149749610 0.063892406
## Communicative -0.07112358 0.174794258 0.190148078 0.111884455
## Environmentally_friendly -0.09353534 0.228952479 0.025553211 -0.302433776
## Efficient -0.13092385 0.040088374 -0.056276873 -0.127789813
## Preferably 0.06161109 -0.093106878 -0.234305164 -0.122706850
## Trendy -0.03138082 0.155706080 0.207117932 0.107689591
## Luxury 0.10102529 -0.057007016 0.243631676 0.052656111
## Flexible -0.05778753 -0.160471283 0.429933233 -0.382979893
## Effective -0.07070594 -0.036810933 0.444243176 0.137382699
## Delight -0.01791956 -0.157048776 0.066923864 0.132159551
## Durable -0.01827970 -0.069344216 -0.327247749 0.090465509
## Unique -0.15589932 -0.187409994 0.090501952 0.031377200
## Proportional -0.21526320 -0.054171834 -0.021821852 -0.104787603
## Ergonomic -0.15987586 0.279912458 -0.088965034 -0.127320178
## Diverse -0.04406828 0.095681845 -0.177994028 -0.087661044
## Strong 0.05206716 -0.043559281 0.066945489 0.279292471
## Modern 0.05932210 -0.067775612 -0.064641929 -0.089476381
## Lifestyle 0.13864354 -0.164074908 -0.222780466 -0.001709131
## Creative 0.10457011 0.024738603 -0.071060602 0.217334109
## Beauty 0.06338870 -0.009107158 0.054295209 -0.192833690
## Elegant 0.24273254 0.069386719 -0.014481492 -0.096173652
## Functional 0.22121780 0.462738305 0.168391817 0.008201864
## Economic -0.04068078 0.034220430 0.037453132 -0.054030814
## PC13 PC14 PC15 PC16
## Bright 0.08723939 -0.19874986 -0.15896990 0.10744978
## Interesting 0.16941482 0.02153553 -0.07789400 -0.09962725
## Informative 0.10049911 -0.01001389 0.17646025 0.15550108
## Clear -0.02870543 0.06012233 0.12639889 0.13646665
## Aesthetic 0.03556695 0.02533463 -0.10352745 0.36041147
## Easytoread 0.13871618 -0.18218436 0.06198974 -0.13162507
## Unforgettable -0.24329727 0.07741298 0.04591143 -0.06425630
## Clear_picture 0.07891499 -0.15491487 0.09269766 -0.04616024
## Complex -0.45915422 -0.15817397 0.25077682 -0.02322186
## Safe 0.05469782 0.17560463 -0.01877248 0.02062390
## Practical 0.13275129 -0.15032407 -0.34989863 0.12334113
## Innovative 0.13840949 -0.12152906 0.02612063 -0.14258109
## Attractive 0.08433471 -0.02598066 -0.22902612 0.29994786
## Communicative -0.04166629 0.22224195 -0.06730416 -0.16614941
## Environmentally_friendly -0.16525323 0.01766485 -0.25505086 -0.16834134
## Efficient 0.11865422 0.31023774 0.13115924 0.15088335
## Preferably -0.03100294 0.43198626 0.06420261 -0.26758722
## Trendy 0.24547585 0.08195251 -0.07041865 0.03934569
## Luxury 0.29843225 -0.13563723 -0.04379315 -0.19515054
## Flexible 0.04344450 -0.17066901 -0.03453431 0.14587559
## Effective 0.06780876 0.08152094 -0.07113947 -0.21695220
## Delight -0.01457609 0.17404809 -0.12563670 0.20533461
## Durable -0.19189109 0.06990713 -0.13044697 -0.17073402
## Unique -0.03147161 0.32646811 0.08686415 0.12059501
## Proportional -0.26822136 -0.02277970 -0.21286321 -0.06213595
## Ergonomic 0.02639930 -0.01804996 -0.03321499 0.09555264
## Diverse 0.19890320 0.01064111 -0.09611046 -0.35714194
## Strong -0.14884493 0.04606994 -0.15346859 0.12951063
## Modern 0.02956353 -0.21064854 0.16703978 -0.04885073
## Lifestyle 0.19689736 -0.26181075 0.26793897 0.12600463
## Creative -0.27639998 -0.20733786 -0.13811244 -0.07817190
## Beauty -0.01855242 0.24235359 0.17964438 0.29333099
## Elegant -0.10042159 -0.01633446 0.01907221 -0.09166343
## Functional -0.24266143 -0.18863695 0.37670469 0.04298179
## Economic -0.22694370 -0.09906153 -0.37494324 0.18340709
## PC17 PC18 PC19 PC20
## Bright -0.192246643 0.143418948 0.010125205 0.314925037
## Interesting -0.356771076 0.235963772 0.093083059 -0.333027943
## Informative -0.262371579 -0.382788372 -0.047982008 0.005192752
## Clear 0.034879719 -0.102173672 -0.246238787 0.057627804
## Aesthetic 0.201093788 -0.168208752 0.354072343 0.061664010
## Easytoread 0.171051121 0.120482026 -0.043926096 0.096208492
## Unforgettable 0.157161097 0.111340612 -0.249201195 0.163704528
## Clear_picture 0.026783454 0.046661112 0.141970539 0.101359765
## Complex 0.083382183 0.170485734 0.167689800 -0.203718386
## Safe 0.185486147 0.102636644 -0.026380023 0.208340061
## Practical 0.004018826 -0.102597909 -0.014393995 0.000675054
## Innovative 0.114377018 -0.119562525 0.053007779 -0.015582804
## Attractive 0.180549491 -0.055510398 -0.287192407 -0.310175209
## Communicative -0.025461125 0.059897315 0.008072244 -0.433048397
## Environmentally_friendly 0.297733039 -0.119026882 0.248539650 0.060974918
## Efficient 0.172850743 -0.191892747 0.202578599 -0.180529161
## Preferably 0.016126379 0.076251120 -0.039790633 0.092693179
## Trendy 0.303962088 0.159850419 -0.398807694 0.017817888
## Luxury -0.019376433 -0.181760022 0.139994282 0.155091171
## Flexible -0.017686191 0.134016791 -0.104883579 0.199525625
## Effective -0.323294939 -0.277476188 -0.080211006 -0.135888698
## Delight -0.138681468 0.308442051 0.119438693 -0.017312538
## Durable -0.277587411 -0.333242004 -0.203876506 0.217431373
## Unique -0.005725909 -0.063654626 -0.097508666 0.079564906
## Proportional -0.061803977 0.072199541 -0.176075152 -0.037618224
## Ergonomic -0.042853235 0.074409039 -0.045386289 -0.176543144
## Diverse -0.022872792 0.316867090 0.190220032 0.106630911
## Strong -0.137323195 0.116606037 0.193989634 -0.001194417
## Modern 0.213454887 -0.146978404 0.140855629 -0.220229431
## Lifestyle -0.177278943 0.137597212 -0.088761202 -0.144434268
## Creative 0.079498820 -0.054024819 -0.064040441 -0.057945220
## Beauty -0.189059463 0.125782802 0.206614097 0.233407260
## Elegant 0.025337618 -0.181974541 0.206223778 0.098059015
## Functional -0.084048713 0.023253762 -0.096704764 0.071346033
## Economic -0.135583440 -0.006596783 0.072703766 -0.015240963
## PC21 PC22 PC23
## Bright -0.09829868 0.142064174 -0.13852582
## Interesting 0.06025302 -0.069056911 0.06813344
## Informative 0.25835089 0.004730518 -0.10729167
## Clear -0.14035511 0.172882271 0.02749781
## Aesthetic -0.07860246 -0.132510778 -0.14267960
## Easytoread 0.11660482 -0.445913537 -0.35348707
## Unforgettable -0.04368902 0.168647189 -0.24094618
## Clear_picture 0.09901939 0.165007755 0.02791848
## Complex -0.16864716 0.179592516 0.16419217
## Safe -0.09899077 -0.050019264 0.23984128
## Practical -0.06411714 -0.023287856 -0.24659196
## Innovative 0.31622591 -0.124908296 0.21059161
## Attractive 0.07073402 0.178374742 -0.11110825
## Communicative 0.08505941 0.152044058 -0.02044356
## Environmentally_friendly -0.10086895 -0.005263330 0.13645374
## Efficient 0.00822342 -0.247291544 0.16720164
## Preferably 0.21948252 0.097071730 -0.24996684
## Trendy -0.20270699 -0.039982209 0.16558589
## Luxury -0.08488621 0.303736336 0.07236156
## Flexible 0.31316498 0.067321364 0.25922078
## Effective -0.27626158 -0.118318074 -0.18823567
## Delight 0.14105003 -0.292246060 0.19038216
## Durable -0.01648790 -0.022980441 0.39514245
## Unique -0.07636901 -0.036526724 -0.01173208
## Proportional -0.25625666 -0.290123737 -0.08941360
## Ergonomic 0.16180033 0.246097919 -0.03963804
## Diverse -0.06950901 0.035718046 -0.01205658
## Strong -0.05325710 0.126822573 -0.18037797
## Modern -0.13538573 0.152516195 -0.05009311
## Lifestyle -0.34060517 -0.120194691 0.14656471
## Creative 0.37833962 -0.068211685 -0.06801269
## Beauty -0.02970729 0.159282224 -0.11621371
## Elegant -0.15200498 -0.109120935 -0.06700661
## Functional 0.07615116 -0.234353918 -0.09718164
## Economic -0.01726627 -0.017892878 0.14895258kemasan_pca$x[,1:3]## PC1 PC2 PC3
## [1,] 9.9031006 1.594331009 4.6809055
## [2,] 0.7912432 -1.234467947 0.2973348
## [3,] 0.6547788 -1.512261188 1.2734997
## [4,] -5.4207431 -0.044196333 1.9153587
## [5,] -4.3163608 -0.428787812 0.8268665
## [6,] -3.0831738 -0.372406751 1.5695504
## [7,] -4.6715057 -0.006919706 0.2993644
## [8,] -6.9486529 1.006951038 -2.6344871
## [9,] -1.1908060 1.150732896 -1.0016300
## [10,] -2.7115487 2.050195980 -0.3778233
## [11,] -3.4205821 2.773667041 -1.1867310
## [12,] 1.3483871 1.693311450 -1.6673197
## [13,] -1.4834026 -0.335591657 0.5878562
## [14,] -1.1933083 -1.967224122 0.1223153
## [15,] -0.5391349 -1.634480303 0.3807291
## [16,] 3.6847112 -3.385013632 -1.8438822
## [17,] -4.3500408 -0.458960830 0.8950012
## [18,] -4.9668240 -0.056295559 1.7878277
## [19,] 7.1667131 -0.777690308 -0.3702079
## [20,] 6.0238774 -0.512768208 -1.8809469
## [21,] 7.0586279 2.724857763 -0.2335809
## [22,] 3.9799331 3.118030810 -1.5961188
## [23,] 3.6847112 -3.385013632 -1.8438822fviz_pca(kemasan_pca) #Visualisasi data hasil rekonstruksi
Tugas : lakukan pengolahan dengan menggunakan metode PCA pada dataset happiness.csv
nndb <- read.csv("happiness.csv")
nndb## Score GDP.per.capita Social.support Healthy.life.expectancy
## 1 7.769 1.340 1.587 0.986
## 2 7.600 1.383 1.573 0.996
## 3 7.554 1.488 1.582 1.028
## 4 7.494 1.380 1.624 1.026
## 5 7.488 1.396 1.522 0.999
## 6 7.480 1.452 1.526 1.052
## 7 7.343 1.387 1.487 1.009
## 8 7.307 1.303 1.557 1.026
## 9 7.278 1.365 1.505 1.039
## 10 7.246 1.376 1.475 1.016
## 11 7.228 1.372 1.548 1.036
## 12 7.167 1.034 1.441 0.963
## 13 7.139 1.276 1.455 1.029
## 14 7.090 1.609 1.479 1.012
## 15 7.054 1.333 1.538 0.996
## 16 7.021 1.499 1.553 0.999
## 17 6.985 1.373 1.454 0.987
## 18 6.923 1.356 1.504 0.986
## 19 6.892 1.433 1.457 0.874
## 20 6.852 1.269 1.487 0.920
## 21 6.825 1.503 1.310 0.825
## 22 6.726 1.300 1.520 0.999
## 23 6.595 1.070 1.323 0.861
## 24 6.592 1.324 1.472 1.045
## 25 6.446 1.368 1.430 0.914
## 26 6.444 1.159 1.369 0.920
## 27 6.436 0.800 1.269 0.746
## 28 6.375 1.403 1.357 0.795
## 29 6.374 1.684 1.313 0.871
## 30 6.354 1.286 1.484 1.062
## 31 6.321 1.149 1.442 0.910
## 32 6.300 1.004 1.439 0.802
## 33 6.293 1.124 1.465 0.891
## 34 6.262 1.572 1.463 1.141
## 35 6.253 0.794 1.242 0.789
## 36 6.223 1.294 1.488 1.039
## 37 6.199 1.362 1.368 0.871
## 38 6.198 1.246 1.504 0.881
## 39 6.192 1.231 1.477 0.713
## 40 6.182 1.206 1.438 0.884
## 41 6.174 0.745 1.529 0.756
## 42 6.149 1.238 1.515 0.818
## 43 6.125 0.985 1.410 0.841
## 44 6.118 1.258 1.523 0.953
## 45 6.105 0.694 1.325 0.835
## 46 6.100 0.882 1.232 0.758
## 47 6.086 1.092 1.432 0.881
## 48 6.070 1.162 1.232 0.825
## 49 6.046 1.263 1.223 1.042
## 50 6.028 0.912 1.312 0.868
## 51 6.021 1.500 1.319 0.808
## 52 6.008 1.050 1.409 0.828
## 53 5.940 1.187 1.465 0.812
## 54 5.895 1.301 1.219 1.036
## 55 5.893 1.237 1.528 0.874
## 56 5.890 0.831 1.478 0.831
## 57 5.888 1.120 1.402 0.798
## 58 5.886 1.327 1.419 1.088
## 59 5.860 0.642 1.236 0.828
## 60 5.809 1.173 1.508 0.729
## 61 5.779 0.776 1.209 0.706
## 62 5.758 1.201 1.410 0.828
## 63 5.743 0.855 1.475 0.777
## 64 5.718 1.263 1.252 1.042
## 65 5.697 0.960 1.274 0.854
## 66 5.693 1.221 1.431 0.999
## 67 5.653 0.677 0.886 0.535
## 68 5.648 1.183 1.452 0.726
## 69 5.631 0.807 1.293 0.657
## 70 5.603 1.004 1.383 0.854
## 71 5.529 0.685 1.328 0.739
## 72 5.525 1.044 1.303 0.673
## 73 5.523 1.051 1.361 0.871
## 74 5.467 0.493 1.098 0.718
## 75 5.432 1.155 1.266 0.914
## 76 5.430 1.438 1.277 1.122
## 77 5.425 1.015 1.401 0.779
## 78 5.386 0.945 1.212 0.845
## 79 5.373 1.183 1.360 0.808
## 80 5.339 1.221 1.171 0.828
## 81 5.323 1.067 1.465 0.789
## 82 5.287 1.181 1.156 0.999
## 83 5.285 0.948 1.531 0.667
## 84 5.274 0.983 1.294 0.838
## 85 5.265 0.696 1.111 0.245
## 86 5.261 0.551 1.438 0.723
## 87 5.247 1.052 1.538 0.657
## 88 5.211 1.002 1.160 0.785
## 89 5.208 0.801 0.782 0.782
## 90 5.208 1.043 1.147 0.769
## 91 5.197 0.987 1.224 0.815
## 92 5.192 0.931 1.203 0.660
## 93 5.191 1.029 1.125 0.893
## 94 5.175 0.741 1.346 0.851
## 95 5.082 0.813 1.321 0.604
## 96 5.044 0.549 0.910 0.331
## 97 5.011 1.092 1.513 0.815
## 98 4.996 0.611 0.868 0.486
## 99 4.944 0.569 0.808 0.232
## 100 4.913 0.446 1.226 0.677
## 101 4.906 0.837 1.225 0.815
## 102 4.883 0.393 0.437 0.397
## 103 4.812 0.673 0.799 0.508
## 104 4.799 1.057 1.183 0.571
## 105 4.796 0.764 1.030 0.551
## 106 4.722 0.960 1.351 0.469
## 107 4.719 0.947 0.848 0.874
## 108 4.707 0.960 1.427 0.805
## 109 4.700 0.574 1.122 0.637
## 110 4.696 0.657 1.247 0.672
## 111 4.681 0.450 1.134 0.571
## 112 4.668 0.000 0.698 0.268
## 113 4.639 0.879 1.313 0.477
## 114 4.628 0.138 0.774 0.366
## 115 4.587 0.331 1.056 0.380
## 116 4.559 0.850 1.055 0.815
## 117 4.548 1.100 0.842 0.785
## 118 4.534 0.380 0.829 0.375
## 119 4.519 0.886 0.666 0.752
## 120 4.516 0.308 0.939 0.428
## 121 4.509 0.512 0.983 0.581
## 122 4.490 0.570 1.167 0.489
## 123 4.466 0.204 0.986 0.390
## 124 4.461 0.921 1.000 0.815
## 125 4.456 0.562 0.928 0.723
## 126 4.437 1.043 0.980 0.574
## 127 4.418 0.094 1.125 0.357
## 128 4.390 0.385 1.105 0.308
## 129 4.374 0.268 0.841 0.242
## 130 4.366 0.949 1.265 0.831
## 131 4.360 0.710 1.181 0.555
## 132 4.350 0.350 0.766 0.192
## 133 4.332 0.820 1.390 0.739
## 134 4.286 0.336 1.033 0.532
## 135 4.212 0.811 1.149 0.000
## 136 4.189 0.332 1.069 0.443
## 137 4.166 0.913 1.039 0.644
## 138 4.107 0.578 1.058 0.426
## 139 4.085 0.275 0.572 0.410
## 140 4.015 0.755 0.765 0.588
## 141 3.975 0.073 0.922 0.443
## 142 3.973 0.274 0.757 0.505
## 143 3.933 0.274 0.916 0.555
## 144 3.802 0.489 1.169 0.168
## 145 3.775 0.046 0.447 0.380
## 146 3.663 0.366 1.114 0.433
## 147 3.597 0.323 0.688 0.449
## 148 3.488 1.041 1.145 0.538
## 149 3.462 0.619 0.378 0.440
## 150 3.410 0.191 0.560 0.495
## 151 3.380 0.287 1.163 0.463
## 152 3.334 0.359 0.711 0.614
## 153 3.231 0.476 0.885 0.499
## 154 3.203 0.350 0.517 0.361
## 155 3.083 0.026 0.000 0.105
## 156 2.853 0.306 0.575 0.295
## Freedom.to.make.life.choices Generosity Perceptions.of.corruption HAPPINESS
## 1 0.596 0.153 0.393 1
## 2 0.592 0.252 0.410 1
## 3 0.603 0.271 0.341 1
## 4 0.591 0.354 0.118 1
## 5 0.557 0.322 0.298 1
## 6 0.572 0.263 0.343 1
## 7 0.574 0.267 0.373 1
## 8 0.585 0.330 0.380 1
## 9 0.584 0.285 0.308 1
## 10 0.532 0.244 0.226 1
## 11 0.557 0.332 0.290 1
## 12 0.558 0.144 0.093 1
## 13 0.371 0.261 0.082 1
## 14 0.526 0.194 0.316 1
## 15 0.450 0.348 0.278 1
## 16 0.516 0.298 0.310 1
## 17 0.495 0.261 0.265 1
## 18 0.473 0.160 0.210 1
## 19 0.454 0.280 0.128 1
## 20 0.457 0.046 0.036 1
## 21 0.598 0.262 0.182 1
## 22 0.564 0.375 0.151 1
## 23 0.433 0.074 0.073 1
## 24 0.436 0.111 0.183 1
## 25 0.351 0.242 0.097 1
## 26 0.357 0.187 0.056 1
## 27 0.535 0.175 0.078 1
## 28 0.439 0.080 0.132 1
## 29 0.555 0.220 0.167 1
## 30 0.362 0.153 0.079 1
## 31 0.516 0.109 0.054 1
## 32 0.390 0.099 0.086 1
## 33 0.523 0.127 0.150 1
## 34 0.556 0.271 0.453 1
## 35 0.430 0.093 0.074 1
## 36 0.231 0.158 0.030 1
## 37 0.536 0.255 0.110 1
## 38 0.334 0.121 0.014 1
## 39 0.489 0.185 0.016 1
## 40 0.483 0.117 0.050 1
## 41 0.631 0.322 0.240 1
## 42 0.291 0.043 0.042 1
## 43 0.470 0.099 0.034 1
## 44 0.564 0.144 0.057 1
## 45 0.435 0.200 0.127 1
## 46 0.489 0.262 0.006 1
## 47 0.471 0.066 0.050 1
## 48 0.462 0.083 0.005 1
## 49 0.406 0.190 0.041 1
## 50 0.498 0.126 0.087 1
## 51 0.493 0.142 0.097 1
## 52 0.557 0.359 0.028 1
## 53 0.264 0.075 0.064 2
## 54 0.159 0.175 0.056 2
## 55 0.495 0.103 0.161 2
## 56 0.490 0.107 0.028 2
## 57 0.498 0.215 0.060 2
## 58 0.445 0.069 0.140 2
## 59 0.507 0.246 0.078 2
## 60 0.410 0.146 0.096 2
## 61 0.511 0.137 0.064 2
## 62 0.199 0.081 0.020 2
## 63 0.514 0.184 0.080 2
## 64 0.417 0.191 0.162 2
## 65 0.455 0.083 0.027 2
## 66 0.508 0.047 0.025 2
## 67 0.313 0.220 0.098 2
## 68 0.334 0.082 0.031 2
## 69 0.558 0.117 0.107 2
## 70 0.282 0.137 0.039 2
## 71 0.245 0.181 0.000 2
## 72 0.416 0.133 0.152 2
## 73 0.197 0.142 0.080 2
## 74 0.389 0.230 0.144 2
## 75 0.296 0.119 0.022 2
## 76 0.440 0.258 0.287 2
## 77 0.497 0.113 0.101 2
## 78 0.212 0.263 0.006 2
## 79 0.195 0.083 0.106 2
## 80 0.508 0.260 0.024 2
## 81 0.235 0.094 0.142 2
## 82 0.067 0.000 0.034 2
## 83 0.317 0.235 0.038 2
## 84 0.345 0.185 0.034 2
## 85 0.426 0.215 0.041 2
## 86 0.508 0.300 0.023 2
## 87 0.394 0.244 0.028 2
## 88 0.086 0.073 0.114 2
## 89 0.418 0.036 0.076 2
## 90 0.351 0.035 0.182 2
## 91 0.216 0.166 0.027 2
## 92 0.491 0.498 0.028 2
## 93 0.521 0.058 0.100 2
## 94 0.543 0.147 0.073 2
## 95 0.457 0.370 0.167 2
## 96 0.381 0.187 0.037 2
## 97 0.311 0.081 0.004 2
## 98 0.381 0.245 0.040 2
## 99 0.352 0.154 0.090 2
## 100 0.439 0.285 0.089 2
## 101 0.383 0.110 0.130 2
## 102 0.349 0.175 0.082 2
## 103 0.372 0.105 0.093 2
## 104 0.295 0.043 0.055 2
## 105 0.547 0.266 0.164 2
## 106 0.389 0.130 0.055 2
## 107 0.383 0.178 0.027 2
## 108 0.154 0.064 0.047 2
## 109 0.609 0.232 0.062 2
## 110 0.225 0.103 0.066 2
## 111 0.292 0.153 0.072 2
## 112 0.559 0.243 0.270 2
## 113 0.401 0.070 0.056 2
## 114 0.318 0.188 0.102 2
## 115 0.255 0.177 0.113 2
## 116 0.283 0.095 0.064 2
## 117 0.305 0.270 0.125 2
## 118 0.332 0.207 0.086 2
## 119 0.346 0.043 0.164 2
## 120 0.382 0.269 0.167 2
## 121 0.431 0.372 0.053 2
## 122 0.066 0.106 0.088 2
## 123 0.494 0.197 0.138 2
## 124 0.167 0.059 0.055 2
## 125 0.527 0.166 0.143 2
## 126 0.241 0.148 0.089 2
## 127 0.269 0.212 0.053 2
## 128 0.327 0.153 0.052 2
## 129 0.309 0.252 0.045 2
## 130 0.470 0.244 0.047 2
## 131 0.525 0.566 0.172 2
## 132 0.174 0.198 0.078 2
## 133 0.178 0.187 0.010 2
## 134 0.344 0.209 0.100 2
## 135 0.313 0.074 0.135 2
## 136 0.356 0.252 0.060 2
## 137 0.241 0.076 0.067 2
## 138 0.431 0.247 0.087 2
## 139 0.293 0.177 0.085 2
## 140 0.498 0.200 0.085 2
## 141 0.370 0.233 0.033 3
## 142 0.142 0.275 0.078 3
## 143 0.148 0.169 0.041 3
## 144 0.359 0.107 0.093 3
## 145 0.220 0.176 0.180 3
## 146 0.361 0.151 0.089 3
## 147 0.026 0.419 0.110 3
## 148 0.455 0.025 0.100 3
## 149 0.013 0.331 0.141 3
## 150 0.443 0.218 0.089 3
## 151 0.143 0.108 0.077 3
## 152 0.555 0.217 0.411 3
## 153 0.417 0.276 0.147 3
## 154 0.000 0.158 0.025 3
## 155 0.225 0.235 0.035 3
## 156 0.010 0.202 0.091 3nndb_standardized <- scale(x = nndb)nndb_covariance <- cov(nndb_standardized)nndb_eigen <- eigen(nndb_covariance)
nndb_eigen## eigen() decomposition
## $values
## [1] 4.52708145 1.42883666 0.63468843 0.56456383 0.34575919 0.26204309 0.15672176
## [8] 0.08030559
##
## $vectors
## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
## [1,] -0.44616080 -0.02113215 -0.07482368 -0.001134475 0.31984950 0.062527041
## [2,] -0.41324871 -0.20188500 0.15353133 0.255308039 -0.12888119 -0.200417636
## [3,] -0.39732554 -0.19677418 -0.17397213 0.049487144 -0.40243783 0.755357689
## [4,] -0.40515198 -0.16549331 0.13244228 0.313678787 -0.29712786 -0.521205492
## [5,] -0.30436977 0.36766952 -0.20356998 -0.724880594 -0.36998609 -0.247602248
## [6,] -0.04150023 0.69336668 -0.46813854 0.539713384 -0.05739449 -0.008730001
## [7,] -0.21226497 0.52496108 0.77789706 0.001876233 0.09882527 0.228146852
## [8,] 0.41076843 0.03413798 0.23938259 0.131252530 -0.69346557 0.016390981
## [,7] [,8]
## [1,] -0.19640074 0.806292454
## [2,] 0.80071364 0.042355150
## [3,] -0.10405672 -0.165371742
## [4,] -0.54446159 -0.190131388
## [5,] 0.08384351 0.007697213
## [6,] 0.06014850 -0.009379144
## [7,] -0.04863118 -0.100248078
## [8,] -0.00237020 0.523835728nndb_pca <- prcomp(x = nndb, scale. = TRUE, center = TRUE)
names(kemasan_pca)## [1] "sdev" "rotation" "center" "scale" "x"summary(nndb_pca)## Importance of components:
## PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 PC6 PC7
## Standard deviation 2.1277 1.1953 0.79667 0.75137 0.58801 0.51190 0.39588
## Proportion of Variance 0.5659 0.1786 0.07934 0.07057 0.04322 0.03276 0.01959
## Cumulative Proportion 0.5659 0.7445 0.82383 0.89440 0.93762 0.97037 0.98996
## PC8
## Standard deviation 0.28338
## Proportion of Variance 0.01004
## Cumulative Proportion 1.00000fviz_eig(nndb_pca, addlabels = TRUE, ylim = c(0, 100))
nndb_pca$rotation## PC1 PC2 PC3 PC4
## Score -0.44616080 -0.02113215 0.07482368 -0.001134475
## GDP.per.capita -0.41324871 -0.20188500 -0.15353133 0.255308039
## Social.support -0.39732554 -0.19677418 0.17397213 0.049487144
## Healthy.life.expectancy -0.40515198 -0.16549331 -0.13244228 0.313678787
## Freedom.to.make.life.choices -0.30436977 0.36766952 0.20356998 -0.724880594
## Generosity -0.04150023 0.69336668 0.46813854 0.539713384
## Perceptions.of.corruption -0.21226497 0.52496108 -0.77789706 0.001876233
## HAPPINESS 0.41076843 0.03413798 -0.23938259 0.131252530
## PC5 PC6 PC7 PC8
## Score 0.31984950 -0.062527041 -0.19640074 0.806292454
## GDP.per.capita -0.12888119 0.200417636 0.80071364 0.042355150
## Social.support -0.40243783 -0.755357689 -0.10405672 -0.165371742
## Healthy.life.expectancy -0.29712786 0.521205492 -0.54446159 -0.190131388
## Freedom.to.make.life.choices -0.36998609 0.247602248 0.08384351 0.007697213
## Generosity -0.05739449 0.008730001 0.06014850 -0.009379144
## Perceptions.of.corruption 0.09882527 -0.228146852 -0.04863118 -0.100248078
## HAPPINESS -0.69346557 -0.016390981 -0.00237020 0.523835728nndb_pca$x[,1:6]## PC1 PC2 PC3 PC4 PC5
## [1,] -3.89780416 1.12382845 -1.826005459 -0.69001140 0.35802304
## [2,] -3.94561606 1.91238597 -1.526567006 -0.07013434 0.27055845
## [3,] -3.97831156 1.61563536 -0.905628585 0.09078495 0.06001675
## [4,] -3.40463478 0.98032098 1.383277406 0.55255014 -0.22846362
## [5,] -3.55618039 1.73721868 -0.354520048 0.50522029 0.23020405
## [6,] -3.81225624 1.52903909 -1.042234912 0.20115594 0.18322779
## [7,] -3.63952440 1.82045534 -1.249903531 0.11062356 0.29390231
## [8,] -3.72589867 2.33172728 -0.920898195 0.39188169 0.13666903
## [9,] -3.54789409 1.59623755 -0.614220737 0.18854400 0.11670087
## [10,] -3.15571876 0.73951150 -0.226118620 0.18999300 0.24577864
## [11,] -3.50990740 1.74029480 -0.252895331 0.59884134 0.06849269
## [12,] -2.34849651 -0.42682660 0.549448707 -0.80415568 0.29857810
## [13,] -2.34638926 -0.29250289 0.826196130 1.04749085 0.51327419
## [14,] -3.50104739 0.74491523 -1.316697086 0.08378802 0.26480548
## [15,] -3.07223934 1.57255559 -0.208135476 1.15226588 0.34774773
## [16,] -3.44640374 1.46023451 -0.682520144 0.64849809 0.15386598
## [17,] -2.98795742 1.02498936 -0.528780306 0.43156657 0.36164970
## [18,] -2.79597309 -0.09446970 -0.571843545 -0.03435466 0.34347485
## [19,] -2.44139981 0.34396297 0.667823999 0.63656218 0.40135571
## [20,] -2.06992007 -1.82982259 0.331877413 -0.74679073 0.38318980
## [21,] -2.62922974 0.97826055 0.249451753 -0.23569687 0.31279107
## [22,] -2.85642108 1.38912309 1.110089046 0.70611402 -0.15868204
## [23,] -1.48826408 -1.22822147 0.127264848 -0.69682502 0.75049385
## [24,] -2.52577332 -0.69279449 -0.703855564 -0.07437429 0.32619254
## [25,] -1.92133844 -0.33724995 0.547308488 0.94785486 0.53790376
## [26,] -1.52949929 -0.80790754 0.664552289 0.46880494 0.65441655
## [27,] -1.15221318 0.05041645 0.852279155 -0.97124634 0.68690919
## [28,] -1.82804772 -0.98335104 -0.407447791 -0.55826496 0.65737906
## [29,] -2.57385108 0.36233532 -0.018112863 -0.07989244 0.18481493
## [30,] -2.06294363 -1.15019107 0.249507535 0.53578877 0.29014603
## [31,] -1.84930404 -1.01257517 0.567062653 -0.78470607 0.17074395
## [32,] -1.30562392 -1.08130922 0.187400351 -0.43663079 0.71300764
## [33,] -2.04915868 -0.31944932 -0.092938588 -0.75302799 0.23459867
## [34,] -3.73027606 2.09995350 -2.144210670 0.51263401 -0.07857537
## [35,] -0.84099279 -0.84322179 0.283812394 -0.85717618 0.93616102
## [36,] -1.59945427 -1.71050151 0.494180855 1.20198109 0.55677907
## [37,] -2.08964548 0.38215885 0.740235364 0.01632688 0.13310443
## [38,] -1.46324992 -1.68211528 0.702873715 0.23817630 0.47710877
## [39,] -1.48992986 -0.66712734 1.302732897 -0.41500278 0.28602403
## [40,] -1.72830460 -1.06707359 0.572996381 -0.57019035 0.22585719
## [41,] -1.98386074 2.12135763 0.527406792 -0.59979628 0.10031706
## [42,] -1.28204632 -2.16392737 0.068695187 -0.07056245 0.71543049
## [43,] -1.29569712 -1.15942060 0.686296382 -0.80864000 0.39909124
## [44,] -2.18446812 -0.75202924 0.750508231 -0.68999592 -0.22646253
## [45,] -1.04137706 0.21023212 0.432362714 -0.26576605 0.73591408
## [46,] -0.85207169 0.14681298 1.724679261 -0.18470577 0.58996576
## [47,] -1.51087643 -1.40350980 0.340935305 -0.87628912 0.30861825
## [48,] -1.10501944 -1.41809506 0.668261521 -0.79608462 0.58506879
## [49,] -1.55982130 -0.77614586 0.653873785 0.43858127 0.40906580
## [50,] -1.28637097 -0.51190122 0.372522814 -0.82416699 0.46035595
## [51,] -1.82119610 -0.61416722 0.171585391 -0.40776476 0.34606137
## [52,] -1.57775069 0.90188879 2.110681016 0.24905252 -0.02583154
## [53,] -0.41300136 -1.75630387 -0.399351445 0.41076407 -0.29753461
## [54,] -0.36392226 -1.39046894 -0.303764780 1.83099913 -0.08883787
## [55,] -1.35411089 -0.52938494 -0.751429186 -0.47442409 -0.99997455
## [56,] -0.48591066 -0.98356284 0.506215714 -0.75326543 -0.87800216
## [57,] -0.76463647 -0.07307283 0.647399540 -0.05128653 -0.88162645
## [58,] -1.48982948 -1.14183917 -1.032357501 -0.09764469 -1.01946371
## [59,] -0.16037570 0.60705538 0.733821818 -0.21570137 -0.57166872
## [60,] -0.67709953 -0.64913769 -0.039308620 -0.03416134 -0.67294500
## [61,] 0.04352056 -0.21906562 0.312958547 -0.93037459 -0.41154765
## [62,] -0.07405844 -2.10214533 -0.158520596 0.79350119 -0.18179053
## [63,] -0.55882392 -0.04322702 0.499522729 -0.49228711 -0.91171078
## [64,] -1.10042865 -0.02657386 -0.712152256 0.60763421 -0.74416775
## [65,] -0.22289161 -1.19688110 0.152880051 -0.63328843 -0.62523094
## [66,] -1.03555638 -1.66859253 -0.021169372 -0.72433799 -1.21718356
## [67,] 1.21988073 0.44771959 0.095212298 0.20395642 0.72536754
## [68,] -0.20828917 -1.63408004 0.027433378 -0.02018013 -0.47658299
## [69,] -0.14654273 -0.03992723 -0.018631677 -1.31017762 -0.58131635
## [70,] -0.05859781 -1.27327942 0.113853886 0.59441869 -0.38638144
## [71,] 0.71442367 -0.98666694 0.747325710 0.66768819 -0.06108538
## [72,] -0.19632688 -0.17354206 -0.613412507 -0.32589882 -0.31747458
## [73,] 0.01180249 -1.24676661 -0.365278897 1.10215176 -0.15651963
## [74,] 0.62846593 0.80321738 -0.044598197 0.03147701 0.06753792
## [75,] -0.07543943 -1.50011435 0.014624125 0.57659133 -0.44369670
## [76,] -1.69229303 1.05992028 -1.494774075 1.09360434 -0.98442668
## [77,] -0.48251295 -0.51479407 -0.173523029 -0.71494569 -0.84913732
## [78,] 0.49961873 -0.56633953 0.818826068 1.58426918 -0.11826472
## [79,] 0.01332529 -1.55731457 -0.899094754 0.78145177 -0.09577408
## [80,] -0.35280221 0.17090171 0.952429413 0.21832449 -0.88872129
## [81,] -0.12454306 -1.17104038 -0.971638617 0.56060283 -0.26281114
## [82,] 0.47089171 -2.88346363 -1.124517851 1.16978660 0.22542140
## [83,] 0.12852293 -0.41077985 0.841991310 0.71926081 -0.57969946
## [84,] 0.09651211 -0.70363617 0.423379307 0.49900861 -0.53159723
## [85,] 1.43228470 0.43273184 0.956256007 -0.72307178 0.31261857
## [86,] 0.17939343 0.69368389 1.622892585 -0.07621290 -0.94981699
## [87,] -0.10171618 -0.25297083 1.044806648 0.43541440 -0.83610419
## [88,] 0.78802305 -1.62331189 -1.213773142 1.09765893 0.50930830
## [89,] 0.90094563 -0.89919336 -0.752161128 -0.98749440 0.21091169
## [90,] 0.09170698 -0.84358386 -1.598387367 -0.45349745 -0.05796966
## [91,] 0.55268392 -1.15061987 0.169491964 1.00507407 -0.09541573
## [92,] 0.16899569 2.12545091 2.277423838 1.25486386 -0.76934950
## [93,] -0.25224708 -0.75816579 -0.645471536 -1.03675950 -0.71943520
## [94,] -0.19518392 -0.17419729 0.306745235 -0.84672133 -1.01524204
## [95,] 0.08838221 1.90089510 0.593626426 0.57583291 -0.54256234
## [96,] 1.91313780 0.24334060 0.665506287 -0.66996143 0.59037953
## [97,] 0.02140785 -1.89304743 0.191047588 0.15769520 -0.78968523
## [98,] 1.63247013 0.57335913 0.789541152 -0.10763105 0.39100029
## [99,] 2.19056630 0.34953791 0.006431032 -0.84139099 0.96403160
## [100,] 0.79121659 1.00462811 0.827031962 0.02757326 -0.41804168
## [101,] 0.26198754 -0.47691008 -0.677170749 -0.25067305 -0.42164780
## [102,] 2.62935509 0.67184764 -0.071052662 -0.66771644 1.28671373
## [103,] 1.65783912 -0.17208577 -0.435814684 -0.79728294 0.54688238
## [104,] 0.92525003 -1.52193582 -0.497268505 -0.36856553 0.02155117
## [105,] 0.58984988 1.61601591 0.094495089 -0.61669494 -0.32529142
## [106,] 0.76673156 -0.63761429 0.249535389 -0.51759461 -0.36513423
## [107,] 0.82640605 -0.39845375 0.198099280 0.21733546 -0.22491694
## [108,] 0.65547371 -2.04480741 -0.483472715 0.74500408 -0.24580521
## [109,] 0.67146840 0.94003257 0.928002588 -1.12004398 -0.76692414
## [110,] 1.22530854 -1.11019167 -0.263157260 0.21093278 0.06741974
## [111,] 1.58753675 -0.29246702 0.096694986 -0.12677025 0.20915945
## [112,] 2.09462661 2.86937072 -0.626127026 -1.71664376 0.77262516
## [113,] 0.91950356 -0.97586962 -0.037356920 -0.96598746 -0.31527147
## [114,] 2.61569238 0.73160216 0.078272240 -0.58441436 0.97380215
## [115,] 2.14792184 0.25889948 -0.076621216 -0.13930745 0.68388845
## [116,] 0.98048725 -1.09737488 -0.477069055 0.14947848 -0.09864395
## [117,] 0.79869711 0.60575924 -0.292218957 1.11707457 0.04215334
## [118,] 2.31215203 0.65380729 0.250671700 -0.37196300 0.71915606
## [119,] 1.24549195 -0.47752575 -1.674262265 -0.58472639 0.45196152
## [120,] 1.84419772 1.61145073 0.021418540 -0.23127054 0.44248843
## [121,] 1.42794864 1.61713594 1.398082787 0.43841732 -0.18021311
## [122,] 2.09761862 -1.14847668 -0.582064281 0.72686717 0.80029313
## [123,] 1.83186448 1.26241747 0.150141956 -1.31444476 0.16905299
## [124,] 1.30145390 -1.70499188 -0.810669974 0.56865344 0.23601250
## [125,] 0.91650903 0.77851585 -0.350985679 -1.00568171 -0.34157234
## [126,] 1.34205126 -0.56196385 -0.476336453 0.46192612 0.30314022
## [127,] 2.49808525 0.31006478 0.741662761 -0.18310524 0.52745286
## [128,] 2.22075624 -0.07641962 0.443475039 -0.69110672 0.39704353
## [129,] 2.82038394 0.83748887 0.888654898 -0.24338499 0.84590073
## [130,] 0.22553632 0.17708400 0.722991820 0.16647597 -1.07863097
## [131,] 0.51146648 3.72131650 1.548913203 1.19056048 -0.75671394
## [132,] 3.16440480 0.32366813 0.110459889 0.10964282 1.39033261
## [133,] 1.08908592 -1.14584349 0.502905942 1.13881577 -0.35226772
## [134,] 1.86577770 0.56242416 0.195379010 -0.21186369 0.17751014
## [135,] 2.18496274 -0.25741477 -0.629703364 -1.18481263 0.69738206
## [136,] 2.05551198 0.72512361 0.817529840 -0.14153718 0.11301868
## [137,] 1.47080290 -1.22384963 -0.621263513 0.07094769 0.12244841
## [138,] 1.65850186 0.92685075 0.579928527 -0.41485618 -0.11688756
## [139,] 2.98192352 0.53664628 -0.102245900 -0.40866476 1.04457425
## [140,] 1.51244904 0.73956937 0.127202134 -0.74520498 -0.15204712
## [141,] 3.30624319 0.75981672 0.580416867 -0.29912578 -0.83734218
## [142,] 3.57889334 0.69471184 -0.114819012 1.27500321 -0.14663679
## [143,] 3.41662090 -0.40492349 -0.260376558 0.73443417 -0.42365914
## [144,] 3.01976136 -0.03440907 -0.426054388 -1.00485189 -0.84935082
## [145,] 4.16403249 1.14924038 -1.367175247 -0.03762710 0.40547529
## [146,] 2.81823501 0.18880455 -0.312934827 -0.51020896 -1.13657887
## [147,] 3.97592776 1.68891300 0.111127566 2.62619446 0.13721013
## [148,] 1.80186132 -0.85697577 -1.200448010 -1.12553080 -1.73107877
## [149,] 4.14608711 1.24973417 -0.893389412 2.32085983 0.54967824
## [150,] 3.52976287 1.30237571 -0.172775275 -0.66861319 -0.73567271
## [151,] 3.40708655 -0.75752841 -0.711728572 0.34537628 -0.71880469
## [152,] 2.02585181 3.10618059 -2.715267091 -0.94759621 -1.11298935
## [153,] 2.76731902 1.62241049 -0.336988650 0.03446004 -1.22855038
## [154,] 4.83997375 -0.58323393 -0.597293967 1.15262103 0.48880423
## [155,] 5.80516663 1.29158607 -0.025290777 -0.17382150 0.95179173
## [156,] 4.87071680 0.16510581 -0.846662491 1.24889486 0.42210676
## PC6
## [1,] -0.619975217
## [2,] -0.570842875
## [3,] -0.282008219
## [4,] 0.081723347
## [5,] -0.206571870
## [6,] -0.162044783
## [7,] -0.249726230
## [8,] -0.422204713
## [9,] -0.062214165
## [10,] 0.075622910
## [11,] -0.169811460
## [12,] 0.236489246
## [13,] 0.180669463
## [14,] -0.049254263
## [15,] -0.394984737
## [16,] -0.308794043
## [17,] -0.077129404
## [18,] -0.125126239
## [19,] -0.031029220
## [20,] 0.117756098
## [21,] 0.390458399
## [22,] 0.164692821
## [23,] 0.190923743
## [24,] 0.081896067
## [25,] 0.008942393
## [26,] 0.175105452
## [27,] 0.126249563
## [28,] 0.011425144
## [29,] 0.556341925
## [30,] 0.209407481
## [31,] 0.243584922
## [32,] -0.348959463
## [33,] -0.084316265
## [34,] 0.025004617
## [35,] 0.114939489
## [36,] 0.053524386
## [37,] 0.373260535
## [38,] -0.136526024
## [39,] -0.168335549
## [40,] 0.187560745
## [41,] -0.733181420
## [42,] -0.450209724
## [43,] 0.072210399
## [44,] 0.276799495
## [45,] -0.147037376
## [46,] 0.407862272
## [47,] 0.118883513
## [48,] 0.633986176
## [49,] 1.002149864
## [50,] 0.269427351
## [51,] 0.387488123
## [52,] 0.274665842
## [53,] -0.474036585
## [54,] 0.536132138
## [55,] -0.304190936
## [56,] -0.161905231
## [57,] 0.050928458
## [58,] 0.438495192
## [59,] 0.270661219
## [60,] -0.579382533
## [61,] 0.178874722
## [62,] -0.289056061
## [63,] -0.327204875
## [64,] 0.648038531
## [65,] 0.418108378
## [66,] 0.558505115
## [67,] 0.166927644
## [68,] -0.410713678
## [69,] -0.139156535
## [70,] -0.152616678
## [71,] -0.383420810
## [72,] -0.357284688
## [73,] -0.277706448
## [74,] -0.035252574
## [75,] 0.421064351
## [76,] 0.605571393
## [77,] -0.124282271
## [78,] 0.212462674
## [79,] -0.407575637
## [80,] 0.888636224
## [81,] -0.785863612
## [82,] 0.467401950
## [83,] -0.867244871
## [84,] 0.170881298
## [85,] -0.661672046
## [86,] -0.338071978
## [87,] -0.693977445
## [88,] -0.242682477
## [89,] 1.266239353
## [90,] 0.066820552
## [91,] 0.096676083
## [92,] 0.291354505
## [93,] 0.876957396
## [94,] 0.195941804
## [95,] -0.586216219
## [96,] -0.101297168
## [97,] -0.357807203
## [98,] 0.370360120
## [99,] -0.222254223
## [100,] -0.215021506
## [101,] 0.069910138
## [102,] 1.000514675
## [103,] 0.477159136
## [104,] -0.209818861
## [105,] 0.179013194
## [106,] -0.727599768
## [107,] 1.469356660
## [108,] -0.588164368
## [109,] 0.391854685
## [110,] -0.491429118
## [111,] -0.420973610
## [112,] -0.206330696
## [113,] -0.637704140
## [114,] -0.131629368
## [115,] -0.850469518
## [116,] 0.510238355
## [117,] 1.016641748
## [118,] -0.059543314
## [119,] 1.239842498
## [120,] -0.361770988
## [121,] 0.328742773
## [122,] -1.043151540
## [123,] -0.354820036
## [124,] 0.508291524
## [125,] 0.731215796
## [126,] 0.156697555
## [127,] -1.011719603
## [128,] -0.821510341
## [129,] -0.360171114
## [130,] 0.452961476
## [131,] -0.226102111
## [132,] -0.553719072
## [133,] -0.544154794
## [134,] -0.257681530
## [135,] -1.603036712
## [136,] -0.415509587
## [137,] 0.154744425
## [138,] -0.231989847
## [139,] 0.569309240
## [140,] 1.066969468
## [141,] -0.101461496
## [142,] 0.051071471
## [143,] -0.150526538
## [144,] -1.273387070
## [145,] 0.340614203
## [146,] -0.601009165
## [147,] -0.113977196
## [148,] 0.020492312
## [149,] 0.700445926
## [150,] 1.005128076
## [151,] -1.035666637
## [152,] 0.385217350
## [153,] 0.167070090
## [154,] 0.300304277
## [155,] 1.269947172
## [156,] -0.128639422fviz_pca(nndb_pca) #Visualisasi data hasil rekonstruksi