Vizualizace vysvětlené variability
Po všech těch výpočtech se vždy hodí data zobrazit vizuálně. Teď vytvoříš sloupcový graf znázorňující variabilitu vysvětlenou jednotlivými hlavními komponentami.
Vektor variable_explained, který jsi vytvořil/a v předchozím cvičení, je k dispozici a theme_() v ggplot() je nastaveno na classic.
Toto cvičení je součástí kurzu
Feature Engineering v R
Pokyny k cvičení
- Pomocí informací z tabulky PCA tibble vytvoř sloupcový graf vysvětlené variability.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
PCA = tibble(PC = 1:length(sdev), var_explained = var_explained,
cumulative = cumsum(var_explained))
# Use the information in the PCA tibble to create a column plot of variance explained
PCA %>% ggplot(aes(x = ___, y = ___)) +
geom_col(fill = "steelblue") +
xlab("Principal components") +
ylab("Variance explained")