PCA - phép quay (rotation)
Principal Component Analysis giúp bạn giảm số chiều của một tập dữ liệu, từ đó tăng tốc thời gian tính toán mà không làm mất đáng kể giá trị thông tin.
Bạn có thể sẽ gặp câu hỏi về PCA trong phỏng vấn nếu vai trò tương lai của bạn liên quan đến xử lý lượng dữ liệu lớn.
Hãy nhớ rằng trong PCA, các biến được biến đổi thành các thành phần chính. Thành phần chính thứ nhất có phương sai lớn nhất có thể.
Bạn sẽ thực hiện PCA với bộ dữ liệu cats mà bạn đã gặp trong các bài tập trước.
Trong bài này, hãy dùng prcomp() để thực hiện phân tích thành phần chính. Đối tượng trả về có thể được dùng để predict các biến đã được quay (rotated).
Bài tập này là một phần của khóa học
Luyện tập câu hỏi phỏng vấn Thống kê với R
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Plot the unrotated data
___(___ ~ Hwt, data = ___)
# Perform PCA
pca_cats <- ___(~ ___ + Hwt, data = ___)
# Compute the summary
___(___)