Các kết quả bổ sung của PCA

Các mô hình PCA trong R tạo ra một số thành phần chẩn đoán và đầu ra bổ sung:

center: trung bình theo cột dùng để chuẩn tâm dữ liệu, hoặc FALSE nếu dữ liệu không được chuẩn tâm
scale: độ lệch chuẩn theo cột dùng để chuẩn hóa tỉ lệ dữ liệu, hoặc FALSE nếu dữ liệu không được chuẩn hóa tỉ lệ
rotation: các hướng của các vector thành phần chính theo các đặc trưng/biến gốc. Thông tin này cho phép bạn biểu diễn dữ liệu mới theo các thành phần chính gốc
x: giá trị của từng quan sát trong tập dữ liệu gốc sau khi được chiếu lên các thành phần chính

Bạn có thể truy cập chúng giống như các thành phần mô hình khác. Ví dụ, dùng pr.out$rotation để truy cập thành phần rotation.

Phát biểu nào dưới đây là không đúng về mô hình pr.out được fit trên dữ liệu pokemon?

Thành phần x là một bảng có cùng kích thước với dữ liệu gốc.

Dữ liệu đã được chuẩn tâm trước khi thực hiện PCA.

Dữ liệu đã được chuẩn hóa tỉ lệ trước khi thực hiện PCA.

Các hướng của các vector thành phần chính được trình bày trong một bảng có cùng kích thước với dữ liệu gốc.

Exercise