Cargas y puntuaciones de las CP
El objetivo principal del PCA es la reducción de dimensionalidad, a menudo necesaria para visualizar datos de alta dimensión. Representar las puntuaciones de las CP en dos dimensiones es una forma de visualizar datos de alta dimensión.
Este ejercicio forma parte del curso
Distribuciones de probabilidad multivariantes en R
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# 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")