Merangkum PCA di R

Seperti yang kita lihat dalam video, ada variabel kategorik (position) dalam data kita yang tampaknya selaras dengan pengelompokan pada dua komponen utama pertama. Bahkan setelah menstandarkan data, kedua PC ini masih menjelaskan porsi variasi yang besar dalam data. Bagaimana jika kita hanya melihat satu position pada satu waktu?

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Aljabar Linear untuk Data Science di R

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

Lakukan analisis yang sama seperti pada latihan sebelumnya, tetapi hanya gunakan subset data dengan position sama dengan "WR" (wide receiver):

Gunakan fungsi scale() untuk menstandarkan kolom ke-5 hingga ke-12 dari data combine_WR. Beri nama data frame ini B dan tampilkan sebagian nilainya dengan head().
Gunakan prcomp() untuk melakukan principal component analysis pada data dan rangkum analisis ini menggunakan summary().

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# Subset combine only to "WR"
combine_WR <- subset(combine, position == "WR")

# Scale columns 5-12 of combine_WR
B <- ___(___[, ___])

# Print the first 6 rows of the data
___

# Summarize the principal component analysis
___(___)

Edit dan Jalankan Kode