PCA - reducción de dimensión
En el ejercicio anterior trabajaste con un conjunto de datos con dos variables. En una entrevista, es probable que te enfrentes a un conjunto de datos más grande.
PCA permite reducir el número de variables sin una pérdida significativa de información.
PCA devuelve un conjunto de datos del mismo tamaño que el original. ¡Tú decides cuántas variables conservar!
Los siguientes parámetros de prcomp() reducen dimensiones en función de:
tol: la desviación estándar como porcentaje de la desviación estándar del primer componente,rank: el número máximo de componentes.
El conjunto de datos letters contiene atributos numéricos de letras.
Este ejercicio forma parte del curso
Practicing Statistics Interview Questions in R
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Perform PCA on letters
pca_letters <- ___(letters)
# Output spread measures of principal components
___(pca_letters)