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연습 문제

PCA - 회전

주성분분석(Principal Component Analysis)은 데이터셋의 차원을 줄여, 정보 가치를 크게 잃지 않으면서 계산 시간을 단축할 수 있게 해요.

앞으로 맡게 될 역할에서 대용량 데이터를 다루게 된다면, 인터뷰에서 PCA 관련 질문을 받을 수 있어요.

PCA에서는 변수를 주성분으로 변환합니다. 첫 번째 주성분은 가능한 한 가장 큰 분산을 갖습니다.

이전 연습 문제에서 사용했던 cats 데이터셋으로 PCA를 수행해 보세요.

이 연습에서는 prcomp()로 주성분분석을 수행합니다. 반환된 객체는 회전된 변수를 예측(predict) 하는 데 사용할 수 있어요.

지침 1/2

undefined XP
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  • cats 데이터셋에서 Bwt와 Hwt의 산점도를 그리세요.
  • cats 데이터셋의 Bwt와 Hwt에 대해 PCA를 수행하세요.
  • PCA 결과의 요약을 확인하세요.