주성분의 적재값과 점수
PCA의 주요 목적은 차원 축소입니다. 고차원 데이터를 시각화하려면 차원 축소가 필요한 경우가 많습니다. PC 점수를 2차원으로 시각화하면 고차원 데이터를 직관적으로 살펴볼 수 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 다변량 확률 분포
실습형 인터랙티브 연습
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# Create data frame of scores
scores.state <- data.frame(___)
# Plot of scores labeled by state name
ggplot(data = scores.state, aes(x = ___, y = ___, label = ___) +
geom_text( alpha = 0.8, size = 3) +
ggtitle("PCA of states data")