PCA SOLE + alq.pmq.V1519 nou.eurm2.V1519 usat.eurm2.V1519
Variables
merged2 <- merged %>%
remove_rownames %>%
column_to_rownames(var="Nom_Barri") %>%
select("n.tot","pc.esp","pc.ue27-esp","pc.20.34",#"var20192014",#"2019-2014","pc.ext",
"n.esp.V1419",#"n.ext.V1419",#"n.tot.V1419","n.ue27.V1419",
"hotel2019",
"alq.mq","alq.num",#"alq.pmq",
"alq.pm.V1519",#"alq.pmq.V1519",
"tot_ann","pmedio",#"pm_priv",
#"pc.shared","pm_sha","pm_hot","pm_ent","pc.ent","pc.priv","pc.hotel",
#"alq.num.V1519","alq.pmq.V1519",
#"tot_ann.V1519",#"ent.V1519","priv.V1519","shared.V1519",
"pmedio.V1519","pm_ent.V1519","pm_priv.V1519",
"RFD.2017",
"tot.comp",#"perc.nou.comp","perc.prot.comp","perc.usat.comp",
"tot.comp.V1519","usat.comp.V1519","tot.eur.V1519","usat.eur.V1519",#"tot.eurm2.V1519",
#"tot.m2","nou.m2","usat.m2",#"prot.m2",
"tot.eur","nou.eur","usat.eur",
#"tot.eurm2","nou.eurm2","usat.eurm2",
#"rest1614",
"nou.eurm2.V1519", "usat.eurm2.V1519")Standardizar los datos
df <- scale(merged2)Calcular eigenvalues and eigenvectors
pca_result <- prcomp(merged2, scale = TRUE)
pca_result$center## n.tot pc.esp pc.ue27-esp pc.20.34
## 22607.6438356 80.7810477 7.1143474 18.9882789
## n.esp.V1419 hotel2019 alq.mq alq.num
## -1.2341867 276.0547945 69.9929674 167.3698630
## alq.pm.V1519 tot_ann pmedio pmedio.V1519
## 34.6052891 279.8356164 98.5518223 -87.3018000
## pm_ent.V1519 pm_priv.V1519 RFD.2017 tot.comp
## 0.8279582 491.4042876 93.6712329 185.1917808
## tot.comp.V1519 usat.comp.V1519 tot.eur.V1519 usat.eur.V1519
## 55.0607260 63.0801422 50.4907937 49.5577236
## tot.eur nou.eur usat.eur nou.eurm2.V1519
## 309.5945205 260.8150685 302.6876712 13.8070105
## usat.eurm2.V1519
## 448.2268587pca_result$scale## n.tot pc.esp pc.ue27-esp pc.20.34
## 14753.886904 9.009606 7.320092 3.873115
## n.esp.V1419 hotel2019 alq.mq alq.num
## 5.196927 490.230782 14.165945 159.168980
## alq.pm.V1519 tot_ann pmedio pmedio.V1519
## 15.669486 443.819033 94.233739 28.320141
## pm_ent.V1519 pm_priv.V1519 RFD.2017 tot.comp
## 57.451326 1916.511004 42.709775 148.403509
## tot.comp.V1519 usat.comp.V1519 tot.eur.V1519 usat.eur.V1519
## 83.625492 106.907533 34.728026 35.928599
## tot.eur nou.eur usat.eur nou.eurm2.V1519
## 183.338837 440.142831 171.131367 67.962390
## usat.eurm2.V1519
## 3428.920989#pesos asignados a cada componente
pca_result$rotation[,1:5]## PC1 PC2 PC3 PC4 PC5
## n.tot -0.259228984 -0.11830853 0.059958406 -0.21455071 0.30505526
## pc.esp 0.185671676 0.28366608 -0.066272544 -0.21688723 0.34606560
## pc.ue27-esp -0.256707044 -0.14244631 0.038544488 0.25228496 -0.35424452
## pc.20.34 -0.208938591 -0.27471969 -0.079805020 0.20902988 -0.31001873
## n.esp.V1419 0.140119680 0.17685740 -0.036001839 -0.01856626 0.03712664
## hotel2019 -0.306892154 -0.11850397 -0.106551618 0.05645370 0.22762828
## alq.mq -0.203827516 0.30324725 0.084407878 -0.08435194 -0.07581610
## alq.num -0.313497190 -0.08925368 -0.034372276 -0.09295530 0.24732694
## alq.pm.V1519 -0.157081479 -0.11894393 0.281181140 -0.21344650 -0.12858763
## tot_ann -0.316676213 -0.19953159 -0.088740753 0.13942468 0.05080335
## pmedio -0.149320561 0.12919928 -0.511766859 -0.17340307 -0.10502410
## pmedio.V1519 -0.191172401 -0.10481062 -0.165433342 0.26771210 0.37981417
## pm_ent.V1519 -0.158744380 0.07604955 -0.408062604 -0.19495177 0.04976716
## pm_priv.V1519 0.008317783 0.06437968 -0.531303202 -0.12381534 -0.16897528
## RFD.2017 -0.235969215 0.30310692 0.121117219 -0.10885153 -0.03979361
## tot.comp -0.203057997 -0.16662403 0.109727227 -0.17554695 0.23939407
## tot.comp.V1519 0.202616865 -0.22026537 0.056317951 -0.13172449 0.17516820
## usat.comp.V1519 0.181308098 -0.19281477 0.042728843 -0.15750771 0.13457943
## tot.eur.V1519 -0.033958936 -0.24042655 0.030463774 -0.43316045 -0.15679987
## usat.eur.V1519 -0.014687271 -0.23767559 -0.006956213 -0.43509607 -0.16438629
## tot.eur -0.240448873 0.32369698 0.160011749 -0.06441720 -0.04771670
## nou.eur -0.185268404 0.13093722 0.228340309 -0.07676070 -0.05543343
## usat.eur -0.236880708 0.33043252 0.135650355 -0.05955695 -0.03178620
## nou.eurm2.V1519 -0.072988893 -0.12142067 0.084587222 0.04200905 0.17930458
## usat.eurm2.V1519 0.016434896 0.08649943 -0.047021676 0.28828814 0.20548835#results
pca_result$x[,1:5]## PC1 PC2
## el Raval -5.0679063 -4.66156789
## el Barri Gòtic -5.7338867 -3.17000743
## la Barceloneta -1.3805060 -2.91362983
## Sant Pere, Santa Caterina i la Ribera -4.4131505 -3.29316836
## el Fort Pienc -3.2244852 0.58235540
## la Sagrada FamÃlia -2.8987040 -1.65731195
## la Dreta de l'Eixample -8.4633034 -0.98873241
## l'Antiga Esquerra de l'Eixample -5.1149714 -0.27363925
## la Nova Esquerra de l'Eixample -3.2407759 -0.54755384
## Sant Antoni -3.1480095 -0.80350834
## el Poble Sec -3.1039352 -4.41630838
## la Marina del Prat Vermell 1.6047681 1.71849162
## la Marina de Port 1.4156651 -0.87467541
## la Font de la Guatlla 1.0681888 -0.71034546
## Hostafrancs -0.3952194 -1.16227113
## la Bordeta 1.7613458 0.05615461
## Sants - Badal 0.9036366 -0.49631808
## Sants -1.3131905 -1.26811486
## les Corts -1.9157462 0.33933734
## la Maternitat i Sant Ramon -0.2054598 1.71000571
## Pedralbes -3.9468233 6.71033973
## Vallvidrera, el Tibidabo i les Planes 0.8321458 3.38078644
## Sarrià -1.9436544 3.40785850
## les Tres Torres -1.3432241 5.10149666
## Sant Gervasi - la Bonanova -2.8573046 4.09298799
## Sant Gervasi - Galvany -3.6161242 2.66302257
## el Putxet i el Farró -2.3067153 1.80866098
## Vallcarca i els Penitents 0.5208684 0.65329373
## el Coll 1.8690114 0.33893118
## la Salut 0.4337324 0.86265473
## la Vila de Grà cia -4.9161417 -1.03315273
## el Camp d'en Grassot i Grà cia Nova -0.9774690 0.36108974
## el Baix Guinardó 0.4200547 0.33355093
## Can Baró 1.8301367 -0.01497902
## el Guinardó 0.1680104 -0.33637849
## la Font d'en Fargues 1.8981927 1.81010019
## el Carmel 0.8549370 -1.81523724
## la Teixonera 2.1949172 -0.93316373
## Sant GenÃs dels Agudells 3.7672418 -2.96006410
## Montbau 2.5144529 -0.76878528
## la Vall d'Hebron 2.5393231 1.38608954
## la Clota 3.2596000 1.75946612
## Horta 1.2743404 -0.73497896
## Vilapicina i la Torre Llobeta 1.8715452 -0.24248442
## Porta 1.4788704 -0.49838401
## el Turó de la Peira 2.4567383 -1.54035540
## Can Peguera 4.7556737 -2.59356950
## la Guineueta 2.3076768 0.75341143
## Canyelles 2.9675497 1.30813635
## les Roquetes 2.1152467 -2.76113282
## Verdun 1.8727680 -0.88285107
## la Prosperitat 2.0803912 -0.68212821
## la Trinitat Nova 2.5531509 -1.99082846
## Torre Baró 2.8584041 0.89423116
## Ciutat Meridiana 3.1196036 -2.96375399
## Vallbona 3.5247779 1.47695695
## la Trinitat Vella 1.4148635 -1.04904677
## Baró de Viver 1.2044388 2.99644168
## el Bon Pastor 2.7042335 -1.09684137
## Sant Andreu -0.2909548 -0.92119429
## la Sagrera 0.8410763 -0.31375901
## el Congrés i els Indians 1.4391915 -0.10304727
## Navas 0.4754032 0.45323661
## el Camp de l'Arpa del Clot -1.4891336 -0.45809844
## el Clot -0.3560938 -0.02506714
## el Parc i la Llacuna del Poblenou 0.6877952 0.55758533
## la Vila OlÃmpica del Poblenou -0.6104964 2.35104935
## el Poblenou -1.2320620 0.21337815
## Diagonal Mar i el Front MarÃtim del Poblenou -0.7675469 3.95185856
## el Besòs i el Maresme -0.5614919 -1.06285572
## Provençals del Poblenou 0.4876586 1.47220532
## Sant Martà de Provençals 1.0701846 0.52977380
## la Verneda i la Pau 1.4166748 -1.01564832
## PC3 PC4
## el Raval 0.008226998 2.464703184
## el Barri Gòtic 0.360734142 3.774392777
## la Barceloneta 0.611952966 2.366956472
## Sant Pere, Santa Caterina i la Ribera 0.351857088 2.387296721
## el Fort Pienc 1.498258700 -0.068709526
## la Sagrada FamÃlia -0.969243113 -0.789293413
## la Dreta de l'Eixample -1.796161798 1.344351904
## l'Antiga Esquerra de l'Eixample -0.969040554 -0.115519559
## la Nova Esquerra de l'Eixample 0.016726585 0.451940901
## Sant Antoni -2.413452741 -0.302079278
## el Poble Sec 0.042454692 -3.042384658
## la Marina del Prat Vermell -10.038346831 -1.790074715
## la Marina de Port 1.016050101 -0.705942202
## la Font de la Guatlla -0.263546525 -0.086119075
## Hostafrancs -0.558368041 -1.225988385
## la Bordeta -0.190017486 0.057057470
## Sants - Badal 0.088440724 -0.173858060
## Sants 0.456265338 -0.753391943
## les Corts 0.846961316 -1.227157497
## la Maternitat i Sant Ramon -0.447971173 -0.116851195
## Pedralbes 3.801273307 -1.013471981
## Vallvidrera, el Tibidabo i les Planes 0.058076026 1.669172171
## Sarrià 2.243596728 -1.073476805
## les Tres Torres 0.168659805 -0.991466276
## Sant Gervasi - la Bonanova -1.873356603 -2.015699667
## Sant Gervasi - Galvany 1.210453319 -1.123702987
## el Putxet i el Farró -1.106161434 -1.385112305
## Vallcarca i els Penitents 0.330125716 -0.398226277
## el Coll 0.528353784 1.084138538
## la Salut 1.069720966 -0.034582695
## la Vila de Grà cia -1.483065601 -0.181942839
## el Camp d'en Grassot i Grà cia Nova -0.114206203 -0.067240683
## el Baix Guinardó 0.170968900 -0.003868909
## Can Baró 0.268400855 0.724263059
## el Guinardó 0.555025070 -0.347970194
## la Font d'en Fargues -1.576862350 -0.028339141
## el Carmel -0.209967877 -1.661271168
## la Teixonera 1.133307254 0.051730602
## Sant GenÃs dels Agudells 0.766526537 -3.107898994
## Montbau 0.748132022 -0.407640091
## la Vall d'Hebron 0.064813724 0.989962522
## la Clota 0.267733653 1.083110487
## Horta 1.160129747 -0.970636866
## Vilapicina i la Torre Llobeta 0.231075312 -0.498831865
## Porta -0.009151420 -0.276875466
## el Turó de la Peira 0.548656851 -0.048452714
## Can Peguera -1.632054634 2.701263842
## la Guineueta -0.128390657 0.037667025
## Canyelles -0.512644131 0.893295400
## les Roquetes 0.514465236 -2.104643510
## Verdun 0.556210405 0.499920883
## la Prosperitat 0.358606166 0.242197529
## la Trinitat Nova 0.111087157 -0.466006993
## Torre Baró -1.543890481 2.019619222
## Ciutat Meridiana 0.186932015 -0.617819935
## Vallbona 0.088479045 3.455826179
## la Trinitat Vella 0.693114056 0.130271354
## Baró de Viver -0.974232000 5.202549437
## el Bon Pastor 0.524599661 -0.621538551
## Sant Andreu 0.403913786 -2.599257793
## la Sagrera 0.529546039 -0.829256509
## el Congrés i els Indians -0.020247926 -0.867945966
## Navas 1.278021376 0.151187831
## el Camp de l'Arpa del Clot 0.100904038 -0.286895031
## el Clot 0.991704411 -0.454850233
## el Parc i la Llacuna del Poblenou -0.380218645 1.385318311
## la Vila OlÃmpica del Poblenou -0.813332750 -1.055752515
## el Poblenou -0.348855861 -0.615679571
## Diagonal Mar i el Front MarÃtim del Poblenou 0.030811225 0.988339848
## el Besòs i el Maresme 0.897205829 0.392103166
## Provençals del Poblenou 1.151638658 0.588864457
## Sant Martà de Provençals 0.681284395 0.397567588
## la Verneda i la Pau 0.651305108 -0.981344844
## PC5
## el Raval -0.014223499
## el Barri Gòtic -4.118906752
## la Barceloneta -3.341059533
## Sant Pere, Santa Caterina i la Ribera -2.449753826
## el Fort Pienc -0.379717235
## la Sagrada FamÃlia 0.302271424
## la Dreta de l'Eixample 4.129678276
## l'Antiga Esquerra de l'Eixample 1.001545556
## la Nova Esquerra de l'Eixample 1.753141781
## Sant Antoni 0.952380775
## el Poble Sec -1.278062341
## la Marina del Prat Vermell -2.629990023
## la Marina de Port 0.250837634
## la Font de la Guatlla -0.854782765
## Hostafrancs -1.757153256
## la Bordeta -0.201350786
## Sants - Badal -0.240004328
## Sants 0.574765735
## les Corts 1.698153641
## la Maternitat i Sant Ramon -0.219028616
## Pedralbes -1.856060814
## Vallvidrera, el Tibidabo i les Planes -0.527931727
## Sarrià -0.387348499
## les Tres Torres -0.738768714
## Sant Gervasi - la Bonanova -0.195507585
## Sant Gervasi - Galvany 1.227944356
## el Putxet i el Farró 0.319548656
## Vallcarca i els Penitents -0.475260722
## el Coll -0.413968074
## la Salut -0.773236158
## la Vila de Grà cia 1.565133426
## el Camp d'en Grassot i Grà cia Nova 0.553069284
## el Baix Guinardó 0.075488920
## Can Baró -0.412992891
## el Guinardó 0.704208243
## la Font d'en Fargues 0.009547214
## el Carmel 1.153853308
## la Teixonera 0.144080545
## Sant GenÃs dels Agudells 0.890717585
## Montbau -0.183127336
## la Vall d'Hebron 0.339794010
## la Clota -0.399383573
## Horta 0.654375796
## Vilapicina i la Torre Llobeta 0.074358367
## Porta 0.007547308
## el Turó de la Peira 0.151384434
## Can Peguera 2.957947449
## la Guineueta 0.454431764
## Canyelles 0.456173667
## les Roquetes -1.086776560
## Verdun -0.427249037
## la Prosperitat 0.448935190
## la Trinitat Nova -0.861736365
## Torre Baró 0.017796815
## Ciutat Meridiana -0.440282998
## Vallbona 0.604545897
## la Trinitat Vella -1.439160239
## Baró de Viver 3.031018050
## el Bon Pastor 0.265904470
## Sant Andreu 2.332975334
## la Sagrera 0.269028854
## el Congrés i els Indians -0.678333196
## Navas 0.396942440
## el Camp de l'Arpa del Clot 1.219226879
## el Clot 0.587279808
## el Parc i la Llacuna del Poblenou -1.028649594
## la Vila OlÃmpica del Poblenou -2.070443794
## el Poblenou 0.308855374
## Diagonal Mar i el Front MarÃtim del Poblenou -1.058640261
## el Besòs i el Maresme -0.177467662
## Provençals del Poblenou -0.518629145
## Sant Martà de Provençals 0.866907937
## la Verneda i la Pau 0.883191700Var Exp
VE <- pca_result$sdev^2
PVE <- VE / sum(VE)
round(PVE, 2)## [1] 0.27 0.17 0.09 0.09 0.07 0.06 0.05 0.05 0.04 0.02 0.02 0.02 0.01 0.01 0.01
## [16] 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00vis eigen
fviz_eig(pca_result)
Plot
biplot(pca_result, scale = 0)
graph pca
fviz_pca_ind(pca_result,
col.ind = "cos2",
gradient.cols = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"),
repel = TRUE
)
graph var
fviz_pca_var(pca_result,
col.var = "contrib",
gradient.cols = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"),
repel = TRUE
)
graph biplot
fviz_pca_biplot(pca_result, repel = TRUE,
col.var = "#2E9FDF", # Variables color
col.ind = "#696969" # Individuals color
)