Phân tách giá nhà bằng PCA
PCA và t-SNE đều là kỹ thuật trích xuất đặc trưng, nhưng PCA chỉ nắm bắt được cấu trúc tuyến tính của dữ liệu. Trong bài này, bạn sẽ tạo một biểu đồ PCA cho toàn bộ house_sales_df để so sánh kết quả của nó với đầu ra t-SNE.
Hãy nhớ rằng price là biến mục tiêu trong house_sales_df. Cần loại bỏ biến này trước khi fit PCA vào dữ liệu.
Các gói tidyverse và ggfortify đã được nạp sẵn cho bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Giảm Chiều Dữ Liệu với R
Hướng dẫn bài tập
- Fit PCA cho các biến dự báo của
house_sales_df. - Dùng
autoplot()để vẽ hai thành phần chính đầu tiên và mã hóa giá bằng màu.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Fit PCA to only the predictors
pca <- ___(___ %>% select(-___))
# Plot PCA and color code the target variable
___(___, data = ___, colour = "___", alpha = 0.7) +
scale_color_gradient(low="gray", high="blue")