ACP – rotație
Analiza Componentelor Principale îți permite să reduci numărul de dimensiuni dintr-un set de date, accelerând timpul de calcul fără a pierde semnificativ din valoarea informațională.
Pe parcursul interviului, te poți aștepta la întrebări despre ACP dacă viitorul tău rol implică lucrul cu volume mari de date.
Reține că în ACP variabilele sunt transformate în componente principale. Prima componentă principală are cea mai mare varianță posibilă.
Vei efectua ACP folosind setul de date cats, pe care l-ai întâlnit deja în exercițiile anterioare.
În acest exercițiu, folosește prcomp() pentru a realiza analiza componentelor principale. Obiectul returnat poate fi utilizat pentru a prezice variabilele rotite.
Acest exercițiu face parte din cursul
Exersarea întrebărilor de interviu la statistică în R
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Plot the unrotated data
___(___ ~ Hwt, data = ___)
# Perform PCA
pca_cats <- ___(~ ___ + Hwt, data = ___)
# Compute the summary
___(___)