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演習

PCA - 回転

主成分分析（Principal Component Analysis）は、データセットの次元数を削減し、情報量を大きく失わずに計算時間を短縮できます。

将来の役割で大量のデータを扱う場合、面接でPCAに関する質問が出ることがよくあります。

PCAでは、変数は主成分に変換されます。第1主成分は取りうる中で最大の分散を持ちます。

ここでは、前の演習でも登場したcatsデータセットを使ってPCAを行います。

この演習では、prcomp()を使って主成分分析を実行します。返されるオブジェクトを使って、回転後の変数を予測（predict）できます。

指示1 / 2

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  • catsデータセットのBwtとHwtのプロットを描きます。
  • catsデータセットのBwtとHwtに対してPCAを実行します。
  • PCAのサマリーを確認します。