Redundanzen finden
Eine der wichtigen Dinge, die die Hauptkomponentenanalyse leisten kann, ist das Reduzieren von Redundanz in deinem Datensatz. In der einfachsten Ausprägung tritt Redundanz auf, wenn zwei Variablen korreliert sind.
Der Pearson-Korrelationskoeffizient ist eine Zahl zwischen -1 und 1. Koeffizienten nahe null deuten darauf hin, dass zwei Variablen linear unabhängig sind, während Koeffizienten nahe -1 oder 1 darauf hinweisen, dass zwei Variablen linear zusammenhängen.
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Diese Übung ist Teil des Kurses
Lineare Algebra für Data Science in R
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# Print the first 6 observations of the dataset
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