r - R：如何模拟 PCA 数据

Question

我正在尝试如下模拟 PCA 数据：

q <-   5        # no. of PCs
p <-   20       # no. of variables 
n <-   2000     # no. of individuals 
eps <- 0.05     # error standard deviation 

# Eigenvalues  
Sig <- seq(3, 1, length.out = q)^2  
Lambda <- diag(Sig)

# Matrix of Principal Components 
H <- rmvnorm(n = n, mean = rep(0, q), sigma = Lambda)  

# Add gaussian noise 
E <- matrix(rnorm(n*p, sd = sqrt(eps)), ncol = p) 

# Data matrix 
Y <- H  %*% t(Amat) + E 

# Perform PCA
summary(m1 <- prcomp(Y, scale = T)) # and so on...

但是，我不知道如何以Amat有意义的方式创建 Loadings 矩阵。

感谢您为我提供的任何帮助，我很感激！

标签： rsimulationpca