PCA - redução de dimensionalidade
No exercício anterior, você trabalhou com um conjunto de dados com duas variáveis. Em uma entrevista, é provável que você encare um conjunto de dados maior.
A PCA permite reduzir o número de variáveis sem perda significativa de informação.
A PCA retorna um conjunto de dados com o mesmo tamanho do conjunto original. Você decide quantas variáveis manter!
Os seguintes parâmetros de prcomp() reduzem dimensões com base em:
tol- o desvio padrão como porcentagem do desvio padrão do primeiro componente,rank- o número máximo de componentes.
O conjunto de dados letters contém atributos numéricos de letras.
Este exercício faz parte do curso
Praticando perguntas de entrevista de Estatística em R
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Perform PCA on letters
pca_letters <- ___(letters)
# Output spread measures of principal components
___(pca_letters)