CommencezCommencez gratuitement

Réaliser une ACP

L'étape suivante de votre analyse consiste à réaliser une ACP sur wisc.data.

Comme vous l'avez vu au dernier chapitre, il est important de vérifier si les données doivent être normalisées avant de faire une ACP. Rappelez-vous deux raisons courantes de normaliser les données :

  1. Les variables d'entrée utilisent différentes unités de mesure.
  2. Les variables d'entrée ont des variances considérablement différentes.

Cette activité fait partie du cours

Apprentissage non supervisé en R

Voir le cours

Instructions de l’exercice

Les variables que vous avez créées précédemment, wisc.data et diagnosis, sont toujours disponibles dans votre espace de travail.

  • Vérifiez la moyenne et l'écart type des caractéristiques pour déterminer si les données devraient être normalisées. Utilisez les fonctions colMeans() et apply() comme vous l'avez fait auparavant.
  • Exécutez l'ACP sur wisc.data, en normalisant si nécessaire, et assignez le modèle à wisc.pr.
  • Examinez un résumé des résultats avec la fonction summary().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Check column means and standard deviations



# Execute PCA, scaling if appropriate: wisc.pr


# Look at summary of results
Modifier et exécuter le code