R'da PCA'yı Özetleme

Videoda gördüğümüz gibi, verilerimizde ilk iki temel bileşendeki kümelerle eşleşiyor gibi görünen kategorik bir değişken (position) vardı. Verileri ölçeklediğimizde bile bu iki temel bileşen verideki değişimin önemli bir kısmını açıklıyor. Peki her seferinde yalnızca tek bir position’a bakarsak ne olur?

Bu egzersiz

R ile Veri Bilimi için Lineer Cebir

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

Önceki egzersizdekiyle aynı analizi yap, ancak yalnızca position değeri "WR" (wide receiver) olan veri alt kümesini kullan:

combine_WR verisinin 5’ten 12’ye kadar olan sütunlarını scale() ile ölçekle. Bu veri çerçevesine B adını ver ve bazı değerleri head() ile göster.
Veride temel bileşen analizi yapmak için prcomp() kullan ve bu analizi summary() ile özetle.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Subset combine only to "WR"
combine_WR <- subset(combine, position == "WR")

# Scale columns 5-12 of combine_WR
B <- ___(___[, ___])

# Print the first 6 rows of the data
___

# Summarize the principal component analysis
___(___)

Kodu Düzenle ve Çalıştır