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Percent variance explained

pca_output से, आप प्रत्येक प्रिंसिपल कंपोनेंट द्वारा समझाई गई standard deviation प्राप्त कर सकते हैं. फिर, इन मानों का उपयोग करके variance explained और cumulative variance explained की गणना कीजिए, और इन मानों को जोड़कर एक tibble बनाइए.

pca_output ऑब्जेक्ट आपके लिए लोड किया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Feature Engineering

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • Standard deviation वेक्टर का उपयोग करके explained variance का प्रतिशत निकालें.
  • Principal components, variance explained, और cumulative variance explained के साथ एक tibble बनाएँ.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

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 = ___)
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