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寄与率（Percent of variance explained）

pca_output から、各主成分が説明する標準偏差を取得できます。次に、これらの値を使って、分散の寄与率と累積寄与率を計算し、これらの値を tibble にまとめてください。

pca_output オブジェクトはあらかじめ読み込まれています。

この演習はコースの一部です

Rで学ぶ特徴量エンジニアリング

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演習の手順

  • 標準偏差ベクトルを用いて、説明分散の割合（寄与率）を計算します。
  • 主成分、寄与率、累積寄与率を含む tibble を作成します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

sdev <- pca_output$steps[[3]]$res$sdev
# Calculate percentage of variance explained
var_explained <- ___

# Create a tibble with principal components, variance explained and cumulative variance explained
PCA = tibble(PC = 1:length(sdev), var_explained = ___, 
       cumulative = ___)
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