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Interpretazione delle componenti

Ora che hai deciso quante componenti ti servono per coprire una quota sufficiente della struttura nei dati, probabilmente sei curioso di capire il significato di queste componenti. Quali contenuti riflettono? Quali variabili formano una componente?

L'oggetto pcaNews, che è una lista di diversi elementi, è caricato nel tuo workspace.

Questo esercizio fa parte del corso

Machine Learning per il Marketing Analytics in R

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Istruzioni dell'esercizio

  • Stampa i loadings, che sono salvati nell'elemento rotation dell'oggetto pcaNews, dalla componente uno alla sei, arrotondati a due decimali. Puoi scegliere il numero di componenti usando le parentesi di sottoimpostazione [ , ].
  • Come esempio, abbiamo stampato per te i loadings della prima componente.
  • Mettiti alla prova interpretando le prime due componenti (ovviamente sei libero di guardarne anche più di due).

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Print loadings of the first component
pcaNews$rotation[, 1] %>% round(2)

# Print loadings of the first six components
___[__,__] %>% round(2)
Modifica ed esegui il codice