Aplicarea PCA

Următorul pas în analiză este să aplici PCA pe wisc.data.

Ai văzut în capitolul anterior că este important să verifici dacă datele trebuie scalate înainte de a efectua PCA. Amintește-ți două motive frecvente pentru scalarea datelor:

Variabilele de intrare folosesc unități de măsură diferite.
Variabilele de intrare au varianțe semnificativ diferite.

Acest exercițiu face parte din cursul

Învățare nesupervizată în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Variabilele pe care le-ai creat anterior, wisc.data și diagnosis, sunt în continuare disponibile în spațiul tău de lucru.

Verifică media și deviația standard ale caracteristicilor din date pentru a stabili dacă acestea trebuie scalate. Folosește funcțiile colMeans() și apply() așa cum ai mai făcut.
Aplică PCA pe wisc.data, scalând dacă este cazul, și atribuie modelul variabilei wisc.pr.
Inspectează un rezumat al rezultatelor cu funcția summary().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Check column means and standard deviations



# Execute PCA, scaling if appropriate: wisc.pr


# Look at summary of results

Editează și rulează codul