Varianza explicada
El segundo tipo de gráfico común para entender modelos de PCA es el scree plot o gráfico de sedimentación. Este gráfico muestra la varianza explicada a medida que aumenta el número de componentes principales. A veces también se representa la varianza explicada acumulada.
En este y el siguiente ejercicio, prepararás datos del modelo pr.out que creaste al inicio del capítulo para usarlos en un scree plot. Preparar los datos para el gráfico es necesario porque no hay una función incorporada en R que cree este tipo de gráfico.
Este ejercicio forma parte del curso
Unsupervised Learning in R
Instrucciones del ejercicio
pr.out y los datos de pokemon siguen disponibles en tu espacio de trabajo.
- Asigna a la variable
pr.varel cuadrado de las desviaciones estándar de los componentes principales (es decir, la varianza). La desviación estándar de los componentes principales está disponible en el componentesdevdel objeto del modelo de PCA. - Asigna a la variable
pvela proporción de varianza explicada, calculada dividiendopr.varentre la varianza total explicada por todos los componentes principales.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Variability of each principal component: pr.var
pr.var <- ___
# Variance explained by each principal component: pve
pve <- ___ / ___