ACP - rotación
El Análisis de Componentes Principales (ACP) permite reducir el número de dimensiones de un conjunto de datos, acelerando el tiempo de cálculo sin una pérdida significativa de información.
Es probable que en la entrevista te pregunten sobre ACP si tu futuro puesto implica trabajar con grandes volúmenes de datos.
Recuerda que en ACP las variables se transforman en componentes principales. El primer componente principal es el que tiene la varianza más alta posible.
Vas a realizar un ACP usando el conjunto de datos cats que ya has visto en ejercicios anteriores.
En este ejercicio, usa prcomp() para realizar el análisis de componentes principales. El objeto devuelto se puede usar para predecir las variables rotadas.
Este ejercicio forma parte del curso
Practicing Statistics Interview Questions in R
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Plot the unrotated data
___(___ ~ Hwt, data = ___)
# Perform PCA
pca_cats <- ___(~ ___ + Hwt, data = ___)
# Compute the summary
___(___)