การแสดงภาพความแปรปรวนที่อธิบายได้
เมื่อคำนวณทุกอย่างเรียบร้อยแล้ว การนำเสนอข้อมูลในรูปแบบกราฟิกจะช่วยให้เข้าใจผลลัพธ์ได้ง่ายขึ้นมาก ในแบบฝึกหัดนี้ จะสร้างกราฟแท่งแสดงความแปรปรวนที่อธิบายได้ในแต่ละ principal component
เวกเตอร์ variable_explained ที่สร้างไว้ในแบบฝึกหัดก่อนหน้าพร้อมใช้งานแล้ว และได้ตั้งค่า theme_() ของ ggplot() เป็น classic ไว้แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Feature Engineering in R
คำแนะนำการฝึกหัด
- ใช้ข้อมูลใน PCA tibble เพื่อสร้างกราฟแท่งแสดงความแปรปรวนที่อธิบายได้
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
PCA = tibble(PC = 1:length(sdev), var_explained = var_explained,
cumulative = cumsum(var_explained))
# Use the information in the PCA tibble to create a column plot of variance explained
PCA %>% ggplot(aes(x = ___, y = ___)) +
geom_col(fill = "steelblue") +
xlab("Principal components") +
ylab("Variance explained")