Erklärte Varianz visualisieren

Jetzt erstellst du ein Scree-Plot, das den Anteil der von jeder Hauptkomponente erklärten Varianz sowie den kumulierten Anteil der erklärten Varianz zeigt.

Erinnere dich aus dem Video: Diese Plots helfen dabei, die Anzahl der beizubehaltenden Hauptkomponenten zu bestimmen. Eine Möglichkeit ist, im Scree-Plot nach einem „Knick“ zu suchen, der zeigt, dass mit zunehmender Anzahl an Hauptkomponenten die Rate der erklärten Varianz deutlich abnimmt. Wenn kein klarer Knick erkennbar ist, kannst du das Scree-Plot als Orientierung verwenden, um einen Schwellenwert festzulegen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Unüberwachtes Lernen in R</Kurs>

Kurs ansehen

Übungsanweisungen

Der Anteil der erklärten Varianz ist weiterhin im Objekt pve verfügbar, das du in der letzten Übung erstellt hast.

Verwende plot(), um den Anteil der von jeder Hauptkomponente erklärten Varianz zu plotten.
Verwende plot() und cumsum() (kumulative Summe), um den kumulierten Anteil der erklärten Varianz in Abhängigkeit von der Anzahl der Hauptkomponenten zu plotten.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Plot variance explained for each principal component
plot(___, xlab = "Principal Component",
     ylab = "Proportion of Variance Explained",
     ylim = c(0, 1), type = "b")

# Plot cumulative proportion of variance explained
plot(___, xlab = "Principal Component",
     ylab = "Cumulative Proportion of Variance Explained",
     ylim = c(0, 1), type = "b")

Code bearbeiten und ausführen