PCs के लिए लोडिंग्स और स्कोर्स
PCA का मुख्य उद्देश्य डाइमेंशन रिडक्शन है, जो अक्सर हाई-डाइमेंशनल डेटा को देखने के लिए ज़रूरी होता है। दो डाइमेंशनों में PC स्कोर्स को प्लॉट करना हाई-डाइमेंशनल डेटा को विज़ुअलाइज़ करने का एक तरीका है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Multivariate Probability Distributions
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
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# Create data frame of scores
scores.state <- data.frame(___)
# Plot of scores labeled by state name
ggplot(data = scores.state, aes(x = ___, y = ___, label = ___) +
geom_text( alpha = 0.8, size = 3) +
ggtitle("PCA of states data")