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Réaliser une ACP

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

Vous avez vu dans le chapitre précédent qu’il est important de vérifier si les données doivent être normalisées avant de lancer l’ACP. Rappelez-vous deux raisons courantes de mettre les données à l’échelle :

  1. Les variables d’entrée utilisent des unités de mesure différentes.
  2. Les variables d’entrée ont des variances nettement différentes.

Cet exercice fait partie du cours

Apprentissage non supervisé en R

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Instructions

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 variables pour déterminer si les données doivent être mises à l’échelle. Utilisez les fonctions colMeans() et apply() comme vous l’avez déjà fait.
  • Exécutez l’ACP sur wisc.data, avec normalisation si nécessaire, et affectez le modèle à wisc.pr.
  • Consultez un résumé des résultats avec la fonction summary().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Check column means and standard deviations



# Execute PCA, scaling if appropriate: wisc.pr


# Look at summary of results
Modifier et exécuter le code