Variância explicada
O segundo tipo de gráfico comum para entender modelos de PCA é o scree plot. Um scree plot mostra a variância explicada conforme o número de componentes principais aumenta. Às vezes, a variância explicada cumulativa também é plotada.
Neste e no próximo exercício, você vai preparar dados do modelo pr.out que você criou no início do capítulo para usar em um scree plot. Preparar os dados para o gráfico é necessário porque não há uma função embutida no R para criar esse tipo de gráfico.
Este exercício faz parte do curso
Aprendizado não supervisionado em R
Instruções do exercício
pr.out e os dados pokemon ainda estão disponíveis no seu workspace.
- Atribua à variável
pr.varo quadrado dos desvios padrão dos componentes principais (isto é, a variância). O desvio padrão dos componentes principais está disponível no componentesdevdo objeto do modelo de PCA. - Atribua à variável
pvea proporção da variância explicada, calculada dividindopr.varpela variância total explicada por todos os componentes principais.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Variability of each principal component: pr.var
pr.var <- ___
# Variance explained by each principal component: pve
pve <- ___ / ___