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  3. Rで学ぶデータサイエンスのための線形代数
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Exercise

PCA の前にデータをスケーリングする

特徴量ごとにスケールが異なるデータを扱う場合は、まずスケーリングすることが重要です。値の大きい特徴量は、変動が比較的小さくても、結果に大きく影響してしまうことがあるためです。

combine データフレームはあらかじめ読み込まれています。

Instrukcje

100 XP
  • scale() 関数を使って、combine データの第5列から第12列をスケーリングしてください。このデータフレームを B と名付け、head() で先頭の値を表示します。
  • prcomp() を使って主成分分析を実行し、summary() で結果を要約してください。