Câte componente sunt relevante?
Rezultatele stocate în pcaNews conțin tot atâtea componente câte variabile există. Scopul tău este însă reducerea dimensionalității. E momentul să afli câte componente ar trebui să extragi. Folosește mai multe abordări pentru a lua această decizie.
Rezultatele ACP din pcaNews sunt încă încărcate în spațiul tău de lucru. Toate pachetele necesare sunt încărcate.
Acest exercițiu face parte din cursul
Machine Learning pentru Analiză de Marketing în R
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Creează un screeplot. Câte componente sugerează?
- Câte componente ar fi necesare pentru a atinge criteriul de 70% din varianța explicată (aruncă o privire la
summary())? - Câte componente ai extrage conform criteriului Kaiser-Guttmann?
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Screeplot:
___(___, type = ___)
# Cumulative explained variance:
___(___)
# Kaiser-Guttmann (number of components with eigenvalue larger than 1):
sum(pcaNews$___ > ___)