PCA से पहले डेटा को स्केल करना
जब ऐसे डेटा से काम करते हैं जिसमें फीचर अलग-अलग स्केल पर हों, तो पहले डेटा को स्केल करना अक्सर ज़रूरी होता है. इसकी वजह यह है कि जिन डेटा मानों का परिमाण बड़ा होता है, वे तुलनात्मक रूप से कम variability होने पर भी विश्लेषण को प्रभावित कर सकते हैं.
combine डेटा फ्रेम आपके लिए लोड किया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Data Science के लिए Linear Algebra
अभ्यास निर्देश
scale()फंक्शन का उपयोग करकेcombineके 5वें से 12वें कॉलम तक के डेटा को स्केल करें. इस डेटा फ्रेम का नामBरखें औरhead()से कुछ मान दिखाएँ.- डेटा पर principal component analysis करने के लिए
prcomp()का उपयोग करें और इस विश्लेषण कोsummary()से संक्षेप में दिखाएँ.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Scale columns 5-12 of combine
B <- ___(___[, 5:12])
# Print the first 6 rows of the data
___
# Summarize the principal component analysis
summary(____(B))