Separarea prețurilor caselor cu PCA
PCA și t-SNE sunt ambele tehnici de extragere a caracteristicilor, însă PCA poate surprinde doar structura liniară a datelor. În acest exercițiu, vei crea un grafic PCA pe baza întregului set de date house_sales_df, pentru a putea compara rezultatul cu cel obținut prin t-SNE.
Reține că price este variabila țintă în house_sales_df. Este important să o elimini înainte de a aplica PCA pe date.
Pachetele tidyverse și ggfortify au fost deja încărcate pentru tine.
Acest exercițiu face parte din cursul
Reducerea dimensionalității în R
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Aplică PCA pe predictorii din
house_sales_df. - Folosește
autoplot()pentru a reprezenta grafic primele două componente principale și codifică prețul prin culoare.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Fit PCA to only the predictors
pca <- ___(___ %>% select(-___))
# Plot PCA and color code the target variable
___(___, data = ___, colour = "___", alpha = 0.7) +
scale_color_gradient(low="gray", high="blue")