在 PCA 前进行数据缩放
当数据的各个特征量纲不同或取值范围差异较大时，通常需要先对数据进行缩放。否则，取值较大的特征即使方差相对较小，也可能对结果产生过大的影响。
combine 数据帧已为您加载。
本练习是课程的一部分
R 数据科学的线性代数
练习说明
- 使用
scale()函数对combine的第 5 至第 12 列进行缩放。将结果命名为数据帧B，并用head()展示部分取值。 - 使用
prcomp()对该数据做主成分分析，并用summary()对结果进行汇总。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Scale columns 5-12 of combine
B <- ___(___[, 5:12])
# Print the first 6 rows of the data
___
# Summarize the principal component analysis
summary(____(B))