1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Ćwiczenie statystycznych pytań rekrutacyjnych w R
Connected

ćwiczenie

PCA – rotacja

Analiza głównych składowych (Principal Component Analysis, PCA) pozwala zmniejszyć liczbę wymiarów w zbiorze danych, co przyspiesza obliczenia bez znaczącej utraty wartości informacyjnej.

Podczas rozmowy kwalifikacyjnej możesz spodziewać się pytań dotyczących PCA, jeśli twoja przyszła rola wiąże się z przetwarzaniem dużych ilości danych.

Pamiętaj, że w PCA zmienne są przekształcane w główne składowe. Pierwsza główna składowa ma możliwie największą wariancję.

PCA przeprowadzisz na zbiorze danych cats, który pojawił się już w poprzednich ćwiczeniach.

W tym ćwiczeniu użyj funkcji prcomp(), aby wykonać analizę głównych składowych. Zwrócony obiekt można wykorzystać do przewidywania przekształconych (obróconych) zmiennych.

Instrukcje 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Narysuj wykres zmiennych Bwt i Hwt ze zbioru danych cats.
  • Przeprowadź PCA na zmiennych Bwt i Hwt ze zbioru danych cats.
  • Wygeneruj podsumowanie wyników PCA.