Выбор числа главных компонент
Одна из главных сложностей при работе с методом главных компонент — выбор их числа. Для этого можно оценить накопленную долю объяснённой дисперсии. Мы воспользуемся этим подходом, чтобы определить, сколько компонент необходимо для объяснения 95% вариации в данных state.x77. Доля дисперсии, объясняемой каждой главной компонентой, уже загружена в объект pca.pvar.
Это упражнение является частью курса
Многомерные вероятностные распределения в R
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Proportion of variance explained by each principal component
# Cumulative variance explained plot
plot(___, xlab = "Principal component", ylab = "Cumulative Proportion of variance explained", ylim = c(0,1), type = 'b')
grid()