主成分数の選択
PCAにおける主な課題の一つは、主成分（PC）の数を選択することです。これは、各PCが説明する分散の累積割合を確認することで決定できます。ここでは、state.x77 データの分散の95%を説明するために必要なPC数を選びましょう。各PCが説明する分散の割合は、オブジェクト pca.pvar として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による多変量確率分布
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。
# Proportion of variance explained by each principal component
# Cumulative variance explained plot
plot(___, xlab = "Principal component", ylab = "Cumulative Proportion of variance explained", ylim = c(0,1), type = 'b')
grid()