R에서 PCA 요약하기

영상에서 보았듯이, 데이터에는 범주형 변수(포지션)가 있었고, 첫 두 개의 주성분에서 군집과 연관되어 보였어요. 데이터를 표준화해도 이 두 PC는 여전히 많은 변동을 설명합니다. 그렇다면 한 번에 하나의 포지션만 보면 어떨까요?

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 배우는 데이터 과학을 위한 선형대수

강의 보기

연습 안내

이전 연습 문제와 동일한 분석을 수행하되, 포지션이 "WR"(wide receiver)인 부분집합 데이터만 사용하세요:

scale() 함수를 사용해 combine_WR 데이터의 5번째부터 12번째 열을 표준화하세요. 이 데이터 프레임의 이름을 B로 하고, head()로 일부 값을 확인하세요.
prcomp()로 주성분 분석을 수행하고, summary()로 결과를 요약하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Subset combine only to "WR"
combine_WR <- subset(combine, position == "WR")

# Scale columns 5-12 of combine_WR
B <- ___(___[, ___])

# Print the first 6 rows of the data
___

# Summarize the principal component analysis
___(___)

코드 편집 및 실행