Oddělování cen domů pomocí PCA
PCA i t-SNE jsou techniky extrakce příznaků, ale PCA dokáže zachytit pouze lineární strukturu dat. V tomto cvičení vytvoříš PCA graf celého datasetu house_sales_df, abys mohl/a porovnat jeho výsledek s výstupem t-SNE.
Měj na paměti, že price je cílová proměnná v house_sales_df. Před aplikací PCA na data je důležité ji odstranit.
Balíčky tidyverse a ggfortify jsou už načtené.
Toto cvičení je součástí kurzu
Redukce dimenzionality v R
Pokyny k cvičení
- Natrénuj PCA na prediktorech z
house_sales_df. - Pomocí
autoplot()vykresli první dvě hlavní komponenty a zakóduj cenu pomocí barvy.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Fit PCA to only the predictors
pca <- ___(___ %>% select(-___))
# Plot PCA and color code the target variable
___(___, data = ___, colour = "___", alpha = 0.7) +
scale_color_gradient(low="gray", high="blue")