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  3. Rによる多変量確率分布
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演習

主成分の負荷量とスコア

PCA の主な目的は次元削減です。高次元データを可視化するために、この手法はしばしば必要となります。PC スコアを2次元でプロットすることは、高次元データを視覚化する方法の一つです。

指示1 / 2

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  • pca.state オブジェクトを使って、state.x77 の PC スコアのデータフレームを作成しましょう。
  • ggplot() 関数を使って、第1主成分と第2主成分のスコアをプロットし、各点に州名のラベルを付けましょう。