PCA - boyut indirgeme
Önceki egzersizde, iki değişkenli bir veri kümesiyle çalıştın. Bir mülakatta ise muhtemelen daha büyük bir veri kümesiyle karşılaşacaksın.
PCA, bilgi değerinde önemli bir kayıp olmadan değişken sayısını azaltmana olanak tanır.
PCA, orijinal veri kümenle aynı boyutta bir veri kümesi döndürür. Kaç değişkeni tutacağına sen karar verirsin!
prcomp() fonksiyonunun aşağıdaki parametreleri boyut indirgeme sağlar:
tol- birinci bileşenin standart sapmasının yüzdesi olarak standart sapma,rank- bileşenlerin azami sayısı.
letters veri kümesi, harflerin sayısal özelliklerini içerir.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R ile İstatistik Mülakat Soruları Pratiği
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Perform PCA on letters
pca_letters <- ___(letters)
# Output spread measures of principal components
___(pca_letters)