Анализ главных компонент в R с помощью prcomp и самостоятельно: разные результаты

Где я ошибаюсь? Я пытаюсь выполнить PCA через prcomp и сам, и я получаю разные результаты, не могли бы вы мне помочь?

ДЕЛАЮ ЭТО САМ: 

>database <- read.csv("E:/R/database.csv", sep=";", dec=",") #it's a 105 rows x 8 columns, each column is a variable
>matrix.cor<-cor(database)
>standardize<-function(x) {(x-mean(x))/sd(x)}
>values.standard<-apply(database, MARGIN=2, FUN=standardize)
>my.eigen<-eigen(matrix.cor)
>loadings<-my.eigen$vectors
>scores<-values.standard %*% loadings
>head (scores, n=10) # I m just posting here the first row scores for the first 6 pc

[,1]       [,2]       [,3]        [,4]       [,5]        [,6]        

2.3342586  2.3426398 -0.9169527  0.80711713  1.1409138 -0.25832090    

>sd <-sqrt (my.eigen$values)
>sd

[1] 1.5586078 1.1577093 1.1168477 0.9562853 0.8793033 0.8094500 0.6574788
0.4560247

ДЕЛАЕМ ЭТО С ПОМОЩЬЮ PRCOMP: 

>database.pca<-prcomp(database, retx=TRUE, center= TRUE, scale=TRUE)
>sd1<-database.pca$sdev 
>loadings1<-database.pca$rotation
>rownames(loadings1)<-colnames(database)
>scores1<-database.pca$x
>head (scores1, n=10)
PC1        PC2        PC3         PC4        PC5         PC6       
-2.3342586  2.3426398  0.9169527  0.80711713  1.1409138  0.25832090

Диапазон (scores-scores1) не равен нулю! Пожалуйста, помогите мне!!! Gloria

1 6
pca

1 ответ:

Похоже, что ваши оценки основных компонентов вышли более или менее точно такими же, только с разными знаками. Как я узнал здесь , знак главной компоненты в основном произволен.

Если вы проверяете свои вручную вычисленные баллы с помощью чего-то вроде range(abs(scores) - abs(scores1)) вместо этого, вы должны получить что-то очень близкое к 0 (возможно, не совсем 0, из-за возможных эффектов точности с плавающей запятой).

4