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  5. Rで学ぶデータサイエンスのための線形代数

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演習

R で PCA を要約する

ビデオで見たように、データにはカテゴリ変数(position)があり、最初の2つの主成分のクラスターと対応しているようでした。データを標準化しても、これら2つの主成分は依然としてデータの変動の多くを説明します。では、ポジションを1つずつ見たらどうなるでしょうか?

指示

100 XP

前の演習と同じ分析を行いますが、position が "WR"(wide receiver)に等しいデータのサブセットのみを使ってください。

  • scale() 関数を使って、combine_WR データの5列目から12列目を標準化します。このデータフレームを B と名付け、head() でいくつかの値を表示します。
  • prcomp() を使って主成分分析を実行し、summary() で結果を要約します。