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  3. R로 배우는 데이터 과학을 위한 선형대수
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연습 문제

PCA 전에 데이터 스케일링

특징(feature)마다 스케일이 다른 데이터를 다룰 때는 먼저 데이터를 스케일링하는 것이 중요할 때가 많아요. 값의 크기가 큰 변수가 변동성이 상대적으로 작아도 분석에 과도한 영향을 줄 수 있기 때문이에요.

combine 데이터 프레임이 미리 로드되어 있어요.

지침

100 XP
  • scale() 함수를 사용해 combine 데이터의 5번째부터 12번째 열을 스케일링하세요. 이 데이터 프레임의 이름을 B로 지정하고 head()로 일부 값을 확인하세요.
  • prcomp()로 주성분 분석을 수행하고, summary()로 결과를 요약하세요.