Pourcentage de variance expliquée
À partir de pca_output, vous pouvez récupérer l’écart type expliqué par chaque composante principale. Utilisez ensuite ces valeurs pour calculer la variance expliquée et la variance expliquée cumulée, puis assemblez ces valeurs dans un tibble.
L’objet pca_output est déjà chargé pour vous.
Cet exercice fait partie du cours
Feature engineering en R
Instructions
- Calculez le pourcentage de variance expliquée en utilisant le vecteur des écarts types.
- Créez un tibble avec les composantes principales, la variance expliquée et la variance expliquée cumulée.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
sdev <- pca_output$steps[[3]]$res$sdev
# Calculate percentage of variance explained
var_explained <- ___
# Create a tibble with principal components, variance explained and cumulative variance explained
PCA = tibble(PC = 1:length(sdev), var_explained = ___,
cumulative = ___)