설명된 분산의 백분율
pca_output에서 각 주요 성분이 설명하는 표준편차를 가져올 수 있습니다. 그런 다음 이 값을 사용해 설명된 분산과 누적 설명 분산을 계산하고, 이 값들을 tibble로 묶어 보세요.
pca_output 객체는 미리 로드되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 Feature Engineering
연습 안내
- 표준편차 벡터를 활용해 설명된 분산의 백분율을 계산하세요.
- 주요 성분, 설명된 분산, 누적 설명 분산을 포함한 tibble을 만드세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
sdev <- pca_output$steps[[3]]$res$sdev
# Calculate percentage of variance explained
var_explained <- ___
# Create a tibble with principal components, variance explained and cumulative variance explained
PCA = tibble(PC = 1:length(sdev), var_explained = ___,
cumulative = ___)