PCA – redukce dimenzí
V předchozím cvičení jsi pracoval/a s datasetem obsahujícím dvě proměnné. Při pohovoru se ale pravděpodobně setkáš s větším datasetem.
PCA umožňuje snížit počet proměnných bez výrazné ztráty informační hodnoty.
PCA vrací dataset stejné velikosti jako původní dataset. Jen na tobě záleží, kolik proměnných si ponecháš!
Následující parametry funkce prcomp() redukují dimenze na základě:
tol– směrodatná odchylka jako procento směrodatné odchylky první komponenty,rank– maximální počet komponent.
Dataset letters obsahuje numerické atributy písmen.
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.
# Perform PCA on letters
pca_letters <- ___(letters)
# Output spread measures of principal components
___(pca_letters)