寄与率の可視化
ここまでの計算ができたら、データを視覚的に表現して確認すると便利です。ここでは、主成分ごとの寄与率（説明分散）を示すカラムプロットを作成します。
前の演習で作成した variable_explained ベクトルが利用可能で、ggplot() の theme_() は classic に設定されています。
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
演習の手順
- PCA の tibble にある情報を使って、説明分散のカラムプロットを作成します。
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。
PCA = tibble(PC = 1:length(sdev), var_explained = var_explained,
cumulative = cumsum(var_explained))
# Use the information in the PCA tibble to create a column plot of variance explained
PCA %>% ggplot(aes(x = ___, y = ___)) +
geom_col(fill = "steelblue") +
xlab("Principal components") +
ylab("Variance explained")