Ile składowych jest istotnych?
Wyniki zapisane w pcaNews zawierają tyle składowych, ile jest zmiennych. Twoim celem jest jednak redukcja wymiarowości. Czas ustalić, ile składowych warto wyodrębnić. Wykorzystaj kilka podejść, aby podjąć tę decyzję.
Wyniki PCA zapisane w pcaNews są nadal dostępne w twoim środowisku pracy. Wszystkie niezbędne pakiety są załadowane.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Uczenie maszynowe w analizie marketingowej w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Utwórz screeplot. Ile składowych sugeruje ten wykres?
- Ile składowych potrzebujesz, aby spełnić kryterium 70% wyjaśnionej wariancji (sprawdź
summary())? - Ile składowych wyodrębnisz zgodnie z kryterium Kaisera-Guttmanna?
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Screeplot:
___(___, type = ___)
# Cumulative explained variance:
___(___)
# Kaiser-Guttmann (number of components with eigenvalue larger than 1):
sum(pcaNews$___ > ___)