Có bao nhiêu thành phần là quan trọng?
Kết quả bạn đã lưu trong pcaNews có số thành phần bằng số biến. Nhưng mục tiêu của bạn là giảm chiều dữ liệu. Đã đến lúc xác định xem bạn nên trích xuất bao nhiêu thành phần. Hãy dùng vài cách tiếp cận để đưa ra quyết định.
Kết quả PCA pcaNews vẫn đang có trong không gian làm việc của bạn. Tất cả các gói cần thiết đã được nạp.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Learning cho Phân tích Marketing bằng R
Hướng dẫn bài tập
- Tạo một screeplot. Biểu đồ gợi ý bao nhiêu thành phần?
- Bạn cần bao nhiêu thành phần để đạt tiêu chí giải thích 70% phương sai (xem trong
summary())? - Theo tiêu chuẩn Kaiser-Guttmann, bạn sẽ trích xuất bao nhiêu thành phần?
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Screeplot:
___(___, type = ___)
# Cumulative explained variance:
___(___)
# Kaiser-Guttmann (number of components with eigenvalue larger than 1):
sum(pcaNews$___ > ___)