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설명된 분산 시각화하기

이제 필요한 계산을 모두 마쳤으니, 데이터를 시각적으로 표현해 보겠습니다. 주성분별로 설명된 분산을 보여주는 막대 그래프를 만들어 봅니다.

이전 연습 문제에서 만든 variable_explained 벡터가 준비되어 있고, ggplot()의 theme_()는 classic으로 설정되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 배우는 Feature Engineering

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연습 안내

  • PCA tibble의 정보를 사용해 설명된 분산의 막대 그래프를 만드세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

PCA = tibble(PC = 1:length(sdev), var_explained = var_explained, 
       cumulative = cumsum(var_explained))

# Use the information in the PCA tibble to create a column plot of variance explained
PCA %>% ggplot(aes(x = ___, y = ___)) +
  geom_col(fill = "steelblue") +
  xlab("Principal components") +
  ylab("Variance explained")
코드 편집 및 실행