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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

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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")
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