Rezumarea ACP în R

Așa cum am văzut în video, datele conțineau o variabilă categorică (poziția) care părea să se identifice cu grupuri în primele două componente principale. Chiar și după scalarea datelor, aceste două CP explică în continuare o mare parte din variația din date. Dar dacă am analiza o singură poziție odată?

Acest exercițiu face parte din cursul

Algebră liniară pentru știința datelor în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Efectuează aceeași analiză ca în exercițiul anterior, dar folosește doar subsetul de date unde poziția este egală cu "WR" (wide receiver):

Folosește funcția scale() pentru a scala coloanele de la 5 la 12 din datele combine_WR. Numește acest data frame B și afișează câteva valori folosind head().
Folosește prcomp() pentru a efectua analiza componentelor principale pe date și rezumă această analiză cu summary().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Subset combine only to "WR"
combine_WR <- subset(combine, position == "WR")

# Scale columns 5-12 of combine_WR
B <- ___(___[, ___])

# Print the first 6 rows of the data
___

# Summarize the principal component analysis
___(___)

Editează și rulează codul