Ladungen und Scores der PCs
Das Hauptziel der PCA ist die Dimensionsreduktion, die oft nötig ist, um hochdimensionale Daten zu betrachten. Das Plotten der PC-Scores in zwei Dimensionen ist eine Möglichkeit, hochdimensionale Daten zu visualisieren.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Multivariate Wahrscheinlichkeitsverteilungen in R</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Create data frame of scores
scores.state <- data.frame(___)
# Plot of scores labeled by state name
ggplot(data = scores.state, aes(x = ___, y = ___, label = ___) +
geom_text( alpha = 0.8, size = 3) +
ggtitle("PCA of states data")