Résumer une ACP dans R

Comme nous l'avons vu dans la vidéo, une variable catégorielle (position) dans nos données semblait se regrouper selon les deux premières composantes principales. Même après la normalisation des données, ces deux CP expliquent encore une grande part de la variation. Et si nous examinions une seule position à la fois?

Cette activité fait partie du cours

Algèbre linéaire pour la science des données en R

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Instructions de l’exercice

Réalisez la même analyse que dans l'exercice précédent, mais en n'utilisant que la partie des données où la position est égale à « WR » (wide receiver) :

Utilisez la fonction scale() pour normaliser les 5e à 12e colonnes des données combine_WR. Nommez ce tableau de données B et affichez-en quelques valeurs avec head().
Utilisez prcomp() pour effectuer l'analyse en composantes principales sur ces données et résumez l'analyse avec summary().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Subset combine only to "WR"
combine_WR <- subset(combine, position == "WR")

# Scale columns 5-12 of combine_WR
B <- ___(___[, ___])

# Print the first 6 rows of the data
___

# Summarize the principal component analysis
___(___)

Modifier et exécuter le code