BaşlayınÜcretsiz Başlayın

PCA uygulama

Analizindeki bir sonraki adım, wisc.data üzerinde PCA gerçekleştirmek.

Önceki bölümde, PCA yapmadan önce verilerin ölçeklenmesi gerekip gerekmediğini kontrol etmenin önemli olduğunu görmüştün. Verilerin ölçeklenmesinin iki yaygın nedeni olduğunu anımsa:

  1. Girdi değişkenleri farklı ölçü birimleri kullanıyor olabilir.
  2. Girdi değişkenlerinin varyansları önemli ölçüde farklı olabilir.

Bu egzersiz

R ile Denetimsiz Öğrenme

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

Daha önce oluşturduğun wisc.data ve diagnosis değişkenleri çalışma alanında hâlâ mevcut.

  • Verilerin özelliklerinin ortalama ve standart sapmalarını kontrol ederek ölçekleme gerekip gerekmediğine karar ver. Daha önce yaptığın gibi colMeans() ve apply() fonksiyonlarını kullan.
  • Gerekliyse ölçekleyerek wisc.data üzerinde PCA uygula ve modeli wisc.pr değişkenine ata.
  • Sonuçların özetini summary() fonksiyonuyla incele.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Check column means and standard deviations



# Execute PCA, scaling if appropriate: wisc.pr


# Look at summary of results
Kodu Düzenle ve Çalıştır