Сколько компонент действительно нужно?
Результаты, сохранённые в pcaNews, содержат столько компонент, сколько переменных в исходных данных. Однако ваша цель — снижение размерности. Пришло время решить, сколько компонент стоит оставить. Используйте несколько подходов, чтобы обосновать своё решение.
Результаты МГК pcaNews по-прежнему загружены в рабочее пространство. Все необходимые пакеты уже подключены.
Это упражнение является частью курса
Машинное обучение для маркетинговой аналитики на R
Инструкции к упражнению
- Постройте каменистую осыпь (screeplot). Сколько компонент она предлагает оставить?
- Сколько компонент потребуется, чтобы выполнить критерий объяснённой дисперсии в 70% (воспользуйтесь
summary())? - Сколько компонент вы бы выбрали согласно критерию Кайзера–Гуттмана?
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Screeplot:
___(___, type = ___)
# Cumulative explained variance:
___(___)
# Kaiser-Guttmann (number of components with eigenvalue larger than 1):
sum(pcaNews$___ > ___)