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, hoặcFALSEnếu dữ liệu không được chuẩn tâmscale: độ lệch chuẩn theo cột dùng để chuẩn hóa tỉ lệ dữ liệu, hoặcFALSEnếu dữ liệu không được chuẩn hóa tỉ lệrotation: 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 gốcx: 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?
Bài tập này là một phần của khóa học
Học không giám sát với R
Bài tập tương tác thực hành
Biến lý thuyết thành hành động với một trong các bài tập tương tác của chúng tôi
Bắt đầu bài tập