Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

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?

Bài tập này là một phần của khóa học

Học không giám sát với R

Xem khóa học

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