PCA – rotace
Analýza hlavních komponent (Principal Component Analysis) umožňuje snížit počet dimenzí v datové sadě, čímž se zkrátí výpočetní čas bez výrazné ztráty informační hodnoty.
Otázky na PCA tě při pohovoru mohou čekat tehdy, pokud bude tvá budoucí role zahrnovat práci s velkými objemy dat.
Pamatuj, že při PCA jsou proměnné transformovány do hlavních komponent. První hlavní komponenta nese největší možný rozptyl.
PCA budeš provádět na datové sadě cats, kterou jsi už potkal/a v předchozích cvičeních.
V tomto cvičení použij funkci prcomp() k provedení analýzy hlavních komponent. Vrácený objekt pak můžeš použít k predikci rotovaných proměnných.
Toto cvičení je součástí kurzu
Procvičování statistických otázek k pohovoru v R
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Plot the unrotated data
___(___ ~ Hwt, data = ___)
# Perform PCA
pca_cats <- ___(~ ___ + Hwt, data = ___)
# Compute the summary
___(___)