Скільки компонент є релевантними?
Результати, які ви зберегли в pcaNews, містять стільки компонент, скільки й змінних. Але ваша мета — зменшення розмірності. Пора з'ясувати, скільки компонент слід виділити. Скористайтеся кількома підходами, щоб ухвалити рішення.
Результати PCA pcaNews уже завантажено у ваш робочий простір. Усі необхідні пакети під'єднано.
Ця вправа є частиною курсу
Machine Learning для маркетингової аналітики в R
Інструкції до вправи
- Створіть графік осипу (screeplot). Скільки компонент він пропонує?
- Скільки компонент потрібно, щоб досягти критерію 70% поясненої дисперсії (перегляньте
summary())? - Скільки компонент ви б виділили за критерієм Кайзера — Ґуттмана?
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Screeplot:
___(___, type = ___)
# Cumulative explained variance:
___(___)
# Kaiser-Guttmann (number of components with eigenvalue larger than 1):
sum(pcaNews$___ > ___)