PCA 1
Variables
merged2 <- merged %>%
remove_rownames %>%
column_to_rownames(var="Nom_Barri") %>%
select("n.tot","pc.esp","pc.ue27-esp","pc.20.34","2019-2014","n.esp.V1419",#"var20192014","pc.ext",
"hotel2019","rest1614",
"RFD.2017",
"tot_ann","pmedio","pmedio.V1519","pm_ent.V1519","pm_priv.V1519","pm_sha.V1519",
#"pc.ent","pc.priv","pc.shared","pc.hotel","pm_ent","pm_priv","pm_sha","pm_hot",
#"alq.mq",
"alq.num","alq.pmq","alq.pmq.V1519","alq.num.V1519",
"tot.comp","tot.eurm2","perc.nou.comp","perc.usat.comp","tot.comp.V1519",
"nou.eurm2.V1519","usat.eurm2.V1519",
#"perc.prot.comp",
#"tot.m2","nou.m2","prot.m2","usat.m2",
#"tot.eur","nou.eur","usat.eur",
#"nou.eurm2","usat.eurm2",
)Standardizar los datos
df <- scale(merged2)Calcular eigenvalues and eigenvectors
pca_result <- prcomp(merged2, scale = TRUE)
pca_result$center## n.tot pc.esp pc.ue27-esp pc.20.34
## 22607.643836 80.781048 7.114347 18.988279
## 2019-2014 n.esp.V1419 hotel2019 rest1614
## 658.342466 -1.234187 276.054795 1.191781
## RFD.2017 tot_ann pmedio pmedio.V1519
## 93.671233 279.835616 98.551822 35.607051
## pm_ent.V1519 pm_priv.V1519 pm_sha.V1519 alq.num
## 59.533227 24.523801 113.220750 167.369863
## alq.pmq alq.pmq.V1519 alq.num.V1519 tot.comp
## 12.531159 35.397662 50.827284 185.191781
## tot.eurm2 perc.nou.comp perc.usat.comp tot.comp.V1519
## 3722.853425 7.687534 91.924106 55.060726
## nou.eurm2.V1519 usat.eurm2.V1519
## 13.807010 448.226859pca_result$scale## n.tot pc.esp pc.ue27-esp pc.20.34
## 14753.886904 9.009606 7.320092 3.873115
## 2019-2014 n.esp.V1419 hotel2019 rest1614
## 1490.085971 5.196927 490.230782 26.158522
## RFD.2017 tot_ann pmedio pmedio.V1519
## 42.709775 443.819033 94.233739 74.042253
## pm_ent.V1519 pm_priv.V1519 pm_sha.V1519 alq.num
## 111.076238 47.613605 594.339954 159.168980
## alq.pmq alq.pmq.V1519 alq.num.V1519 tot.comp
## 4.260785 15.633887 48.467147 148.403509
## tot.eurm2 perc.nou.comp perc.usat.comp tot.comp.V1519
## 1266.180075 10.382977 10.563166 83.625492
## nou.eurm2.V1519 usat.eurm2.V1519
## 67.962390 3428.920989#pesos asignados a cada componente
pca_result$rotation[,1:5]## PC1 PC2 PC3 PC4
## n.tot 0.288725275 -0.050062831 0.019928758 -0.2260416109
## pc.esp -0.220061066 -0.326793492 0.130244031 -0.0887342876
## pc.ue27-esp 0.278064753 0.221877966 -0.050094290 0.1143530834
## pc.20.34 0.249721535 0.298605036 -0.084735980 0.2258079980
## 2019-2014 -0.015772995 -0.281358110 0.060929417 -0.2759147300
## n.esp.V1419 -0.181249386 -0.059247138 0.350258015 0.0629391408
## hotel2019 0.313117051 0.036941722 0.036107198 0.0379580146
## rest1614 -0.108799430 -0.243202633 0.001247552 -0.0867379430
## RFD.2017 0.176139395 -0.249712545 0.183813749 -0.1450441480
## tot_ann 0.341606720 0.135247166 -0.022100386 0.0705386226
## pmedio 0.155081498 -0.320452729 0.030746748 0.3754686286
## pmedio.V1519 0.181857858 -0.312066277 0.009343290 0.3005480572
## pm_ent.V1519 0.101735878 -0.332223638 0.031817676 0.3386651188
## pm_priv.V1519 0.116894965 -0.138516173 -0.173213243 0.2587209558
## pm_sha.V1519 0.148335856 -0.007096009 0.010271513 0.0069061023
## alq.num 0.335783423 -0.043143400 0.041894239 -0.0935115682
## alq.pmq 0.240510698 -0.121337802 -0.006431773 -0.3299935000
## alq.pmq.V1519 0.136739756 -0.073475816 -0.007009626 -0.3665554604
## alq.num.V1519 0.022841505 -0.226731916 0.077633041 0.1454260630
## tot.comp 0.231267684 0.058967211 0.063087340 -0.1659339014
## tot.eurm2 0.232550773 -0.152732426 0.111182816 -0.1628158130
## perc.nou.comp -0.002300191 0.131987997 0.557675594 0.0424503831
## perc.usat.comp 0.004128769 -0.111927779 -0.554367463 -0.1016025027
## tot.comp.V1519 -0.169145673 0.140856907 -0.095784075 0.0008170849
## nou.eurm2.V1519 0.073275690 0.217503061 0.351978886 0.0653166715
## usat.eurm2.V1519 -0.057509983 0.038671757 -0.056734927 0.0729829258
## PC5
## n.tot 0.283025779
## pc.esp 0.096925886
## pc.ue27-esp -0.287250248
## pc.20.34 -0.073889403
## 2019-2014 0.154837266
## n.esp.V1419 -0.057637463
## hotel2019 0.067684061
## rest1614 0.021159886
## RFD.2017 -0.349950842
## tot_ann 0.008972413
## pmedio 0.032314621
## pmedio.V1519 0.190828560
## pm_ent.V1519 0.161061049
## pm_priv.V1519 0.146799541
## pm_sha.V1519 0.097782888
## alq.num 0.139500345
## alq.pmq -0.133706787
## alq.pmq.V1519 0.159554888
## alq.num.V1519 -0.243527607
## tot.comp 0.335764438
## tot.eurm2 -0.386047366
## perc.nou.comp 0.025849771
## perc.usat.comp -0.043741899
## tot.comp.V1519 0.353495604
## nou.eurm2.V1519 0.207045835
## usat.eurm2.V1519 -0.137351569#results
pca_result$x[,1:5]## PC1 PC2
## el Raval 5.86344086 4.101028494
## el Barri Gòtic 6.19192905 6.813159321
## la Barceloneta 2.30316588 3.878733940
## Sant Pere, Santa Caterina i la Ribera 4.76638033 3.454664662
## el Fort Pienc 2.10910113 0.180195174
## la Sagrada FamÃlia 3.07917234 -0.515476242
## la Dreta de l'Eixample 7.12497059 -1.177469926
## l'Antiga Esquerra de l'Eixample 4.63984184 -0.411814184
## la Nova Esquerra de l'Eixample 3.38121279 0.054458856
## Sant Antoni 3.30993440 -1.735267449
## el Poble Sec 3.53245802 1.540678016
## la Marina del Prat Vermell -1.08474431 -4.558765953
## la Marina de Port -1.12119337 0.124450879
## la Font de la Guatlla -0.72080952 0.137943296
## Hostafrancs 0.23976997 -0.255895216
## la Bordeta -1.09340018 -0.751043837
## Sants - Badal -0.53159085 -0.708555526
## Sants 1.08916112 -0.652463090
## les Corts 1.60665191 -0.818667274
## la Maternitat i Sant Ramon 0.52623793 -2.827609697
## Pedralbes 0.48514146 -1.750405051
## Vallvidrera, el Tibidabo i les Planes -1.17251364 -1.379310693
## Sarrià 0.50079399 -1.865425883
## les Tres Torres 0.09065376 -3.055310127
## Sant Gervasi - la Bonanova 2.35807996 -5.275184485
## Sant Gervasi - Galvany 2.56548158 -0.640950298
## el Putxet i el Farró 1.92401785 -2.347873546
## Vallcarca i els Penitents -0.58561030 0.060885937
## el Coll -1.82239640 1.037224438
## la Salut -0.77648762 0.175654045
## la Vila de Grà cia 6.25837529 0.110779228
## el Camp d'en Grassot i Grà cia Nova 1.30237198 -0.986153882
## el Baix Guinardó 0.45485679 -0.501861857
## Can Baró -1.21776488 -0.008763845
## el Guinardó 0.02475753 0.109924292
## la Font d'en Fargues -1.55132513 -1.841030860
## el Carmel 0.20234855 0.222019144
## la Teixonera -1.73179934 1.662421985
## Sant GenÃs dels Agudells -2.76707974 1.212805778
## Montbau -2.43398491 1.532200995
## la Vall d'Hebron -2.22546466 0.187846920
## la Clota -4.86175085 2.889240397
## Horta -1.11059079 0.778602169
## Vilapicina i la Torre Llobeta -1.50048991 -0.481530587
## Porta -0.92881911 -0.894351381
## el Turó de la Peira -1.66127932 0.530733854
## Can Peguera -4.52650295 1.945568916
## la Guineueta -2.50036837 0.118383610
## Canyelles -2.93698965 -0.897994270
## les Roquetes -1.86104621 1.716460407
## Verdun -1.46748421 0.827660105
## la Prosperitat -1.69230620 0.545451420
## la Trinitat Nova -2.34187625 1.625728728
## Torre Baró -3.18991469 0.027621749
## Ciutat Meridiana -1.99185573 1.557211862
## Vallbona -4.50271918 1.542865468
## la Trinitat Vella -1.82766050 1.522126493
## Baró de Viver -3.35400630 1.227529264
## el Bon Pastor -2.74058254 0.683103598
## Sant Andreu 0.54330776 -1.197757783
## la Sagrera -0.48667387 -0.073206183
## el Congrés i els Indians -1.00359081 -0.765411811
## Navas -0.70725538 0.868071549
## el Camp de l'Arpa del Clot 1.83474932 -0.038781011
## el Clot 0.76815075 -0.121185134
## el Parc i la Llacuna del Poblenou -0.15530762 -1.221450776
## la Vila OlÃmpica del Poblenou 0.17824728 -3.295848997
## el Poblenou 1.35796195 -1.493446908
## Diagonal Mar i el Front MarÃtim del Poblenou 0.03413913 -3.327308717
## el Besòs i el Maresme 0.50738255 1.395121684
## Provençals del Poblenou -0.73475239 -0.209991671
## Sant Martà de Provençals -1.03134456 0.810481582
## la Verneda i la Pau -1.20291336 0.874525893
## PC3 PC4
## el Raval -0.77578603 0.34065514
## el Barri Gòtic 0.07115690 4.00542060
## la Barceloneta -1.82859254 0.62839912
## Sant Pere, Santa Caterina i la Ribera -1.14930650 0.78055772
## el Fort Pienc 0.29376455 -0.32148170
## la Sagrada FamÃlia -1.65408784 -0.42025836
## la Dreta de l'Eixample 1.49308018 0.10731787
## l'Antiga Esquerra de l'Eixample 0.32633863 0.22333111
## la Nova Esquerra de l'Eixample 0.22851468 -0.73222024
## Sant Antoni -0.77237655 1.47938282
## el Poble Sec -1.33563662 -0.23296948
## la Marina del Prat Vermell -0.66926970 8.70354897
## la Marina de Port -1.25321191 -1.60138777
## la Font de la Guatlla -1.08725575 0.82563589
## Hostafrancs 0.19427282 0.77020623
## la Bordeta -1.37448974 -0.63624455
## Sants - Badal -1.44871477 -0.79017767
## Sants -0.37743641 -1.17166850
## les Corts 0.95884765 -1.54570442
## la Maternitat i Sant Ramon -1.22168521 0.73270093
## Pedralbes 1.26749057 -1.56653833
## Vallvidrera, el Tibidabo i les Planes -0.46131402 0.88323422
## Sarrià 0.32515633 -2.08645569
## les Tres Torres -0.02900184 -0.88860351
## Sant Gervasi - la Bonanova 2.44197792 1.98992812
## Sant Gervasi - Galvany 2.75490521 -1.78660700
## el Putxet i el Farró 1.75510095 1.20915393
## Vallcarca i els Penitents 1.53351675 -0.03163792
## el Coll 1.46714977 -0.16161608
## la Salut -0.41652224 -1.06102965
## la Vila de Grà cia 0.37830940 0.49050416
## el Camp d'en Grassot i Grà cia Nova -1.36178341 -0.69700398
## el Baix Guinardó -1.28281010 -0.74399409
## Can Baró -1.08419069 -0.45842387
## el Guinardó -0.31359272 -0.89054444
## la Font d'en Fargues -0.12269529 0.97440846
## el Carmel 2.00736267 1.01562288
## la Teixonera 2.61965428 -0.46638102
## Sant GenÃs dels Agudells 1.10963584 0.63345326
## Montbau 2.50592941 -0.07989159
## la Vall d'Hebron 3.84239330 0.06597764
## la Clota 7.68661133 1.38933131
## Horta 1.56967113 -1.22497661
## Vilapicina i la Torre Llobeta -1.69038616 -0.41803742
## Porta -0.74928179 -1.02060186
## el Turó de la Peira -1.46976096 -0.49745375
## Can Peguera -2.04660753 1.59003604
## la Guineueta -0.30809660 -0.29621278
## Canyelles -0.98962261 1.57730770
## les Roquetes -1.40875852 -0.90577330
## Verdun -1.15044421 -0.27737319
## la Prosperitat -1.11781015 -1.00971741
## la Trinitat Nova -1.49894046 -0.93836749
## Torre Baró -0.73984606 2.78665690
## Ciutat Meridiana -2.20408391 0.95320591
## Vallbona -0.54827943 0.68402382
## la Trinitat Vella -1.66585657 -0.54544613
## Baró de Viver -1.36098593 1.48579828
## el Bon Pastor -0.86230397 -0.51057651
## Sant Andreu 0.88396841 -1.52269447
## la Sagrera -0.93655437 -1.50516548
## el Congrés i els Indians -1.71375783 0.25195315
## Navas -0.13412590 -1.18729799
## el Camp de l'Arpa del Clot 0.66724508 -0.15420790
## el Clot -0.58413380 -0.95277636
## el Parc i la Llacuna del Poblenou -1.02935642 -0.40215002
## la Vila OlÃmpica del Poblenou -0.85536167 0.08955743
## el Poblenou 1.56558536 -0.41702640
## Diagonal Mar i el Front MarÃtim del Poblenou -0.58398805 -2.14954161
## el Besòs i el Maresme 2.83338907 -0.20805124
## Provençals del Poblenou 1.51093116 -1.52430016
## Sant Martà de Provençals 1.46220943 -0.20506053
## la Verneda i la Pau -0.08606600 -0.42366113
## PC5
## el Raval 0.87933668
## el Barri Gòtic -3.33748447
## la Barceloneta -2.27886380
## Sant Pere, Santa Caterina i la Ribera -1.70265011
## el Fort Pienc -0.15722662
## la Sagrada FamÃlia -0.23776154
## la Dreta de l'Eixample 1.48876964
## l'Antiga Esquerra de l'Eixample 0.11762815
## la Nova Esquerra de l'Eixample 0.65236230
## Sant Antoni 0.72499601
## el Poble Sec 0.46270539
## la Marina del Prat Vermell 1.57830419
## la Marina de Port 1.35829970
## la Font de la Guatlla -0.98758832
## Hostafrancs -0.22083945
## la Bordeta 0.23676076
## Sants - Badal -0.07042775
## Sants 0.66519602
## les Corts 0.71876584
## la Maternitat i Sant Ramon -0.92711643
## Pedralbes -3.31042462
## Vallvidrera, el Tibidabo i les Planes -3.22241453
## Sarrià -1.96542935
## les Tres Torres -2.45246609
## Sant Gervasi - la Bonanova 0.28167753
## Sant Gervasi - Galvany -0.63571498
## el Putxet i el Farró 0.62140160
## Vallcarca i els Penitents -0.80066835
## el Coll -0.65118724
## la Salut -1.29110617
## la Vila de Grà cia 1.33432243
## el Camp d'en Grassot i Grà cia Nova -0.04187945
## el Baix Guinardó -0.04173399
## Can Baró -0.27732369
## el Guinardó 0.89381367
## la Font d'en Fargues -0.08201909
## el Carmel 3.23660992
## la Teixonera 0.97671855
## Sant GenÃs dels Agudells 1.87491323
## Montbau -0.06370351
## la Vall d'Hebron -0.92952801
## la Clota -1.65287055
## Horta 0.76883742
## Vilapicina i la Torre Llobeta 0.46447920
## Porta 1.23223740
## el Turó de la Peira 1.41970804
## Can Peguera 1.96921187
## la Guineueta -0.18377549
## Canyelles -1.03322151
## les Roquetes 0.63724555
## Verdun 0.32165729
## la Prosperitat 0.60202161
## la Trinitat Nova 0.08374783
## Torre Baró 0.15456698
## Ciutat Meridiana 2.19520973
## Vallbona -1.30226663
## la Trinitat Vella -0.51572920
## Baró de Viver -2.25568110
## el Bon Pastor 1.07726853
## Sant Andreu 3.09191981
## la Sagrera 0.57645414
## el Congrés i els Indians 0.08272166
## Navas 0.41609971
## el Camp de l'Arpa del Clot 1.77953072
## el Clot 1.13548317
## el Parc i la Llacuna del Poblenou -1.29664743
## la Vila OlÃmpica del Poblenou -2.97783233
## el Poblenou 0.61253198
## Diagonal Mar i el Front MarÃtim del Poblenou -2.50275194
## el Besòs i el Maresme 1.09132698
## Provençals del Poblenou -0.50956514
## Sant Martà de Provençals 0.66336929
## la Verneda i la Pau 1.43768836Var Exp
VE <- pca_result$sdev^2
PVE <- VE / sum(VE)
round(PVE, 2)## [1] 0.25 0.14 0.11 0.09 0.08 0.06 0.05 0.04 0.03 0.03 0.03 0.02 0.02 0.02 0.01
## [16] 0.01 0.01 0.01 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
)