Znajdowanie redundancji

Jedną z ważnych zalet analizy głównych składowych (PCA) jest możliwość redukcji redundancji w zbiorze danych. W najprostszym przypadku redundancja pojawia się wtedy, gdy dwie zmienne są ze sobą skorelowane.

Współczynnik korelacji Pearsona przyjmuje wartości od -1 do 1. Wartości bliskie zeru oznaczają, że dwie zmienne są liniowo niezależne, natomiast wartości bliskie -1 lub 1 wskazują na liniową zależność między nimi.

Zbiór danych combine został już wczytany.