कितने कंपोनेंट्स प्रासंगिक हैं?
pcaNews में सहेजे गए परिणामों में वैरिएबल्स जितने ही कंपोनेंट्स हैं. लेकिन आपका लक्ष्य डाइमेंशन रिडक्शन है. अब यह तय करने का समय है कि आपको कितने कंपोनेंट्स निकालने चाहिए. अपना निर्णय लेने के लिए कई तरीकों का उपयोग कीजिए.
pca pcaNews के परिणाम अभी भी आपके वर्कस्पेस में लोड हैं. सभी आवश्यक पैकेज लोड हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Marketing Analytics के लिए Machine Learning
अभ्यास निर्देश
- एक screeplot बनाइए. यह कितने कंपोनेंट्स सुझाता है?
- 70% variance explained के मानदंड को पूरा करने के लिए आपको कितने कंपोनेंट्स चाहिए होंगे (
summary()देखिए )? - Kaiser-Guttmann मानदंड के अनुसार आप कितने कंपोनेंट्स एक्सट्रैक्ट करेंगे?
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Screeplot:
___(___, type = ___)
# Cumulative explained variance:
___(___)
# Kaiser-Guttmann (number of components with eigenvalue larger than 1):
sum(pcaNews$___ > ___)