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.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 연습하는 통계 면접 질문
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Plot the unrotated data
___(___ ~ Hwt, data = ___)
# Perform PCA
pca_cats <- ___(~ ___ + Hwt, data = ___)
# Compute the summary
___(___)