在 R 中汇总 PCA
正如视频中所示，我们的数据里有一个分类变量（position），它在前两个主成分上似乎形成了簇。即便对数据进行了标准化，这两个主成分仍能解释数据中相当多的变异。那么，如果我们一次只看一个 position 会怎样？
本练习是课程的一部分
R 数据科学的线性代数
练习说明
请复现上一个练习的分析，但只使用 position 等于 "WR"（外接手）的数据子集：
- 使用
scale()函数对combine_WR数据的第 5 到第 12 列进行标准化。将结果命名为数据框B，并用head()展示一部分值。 - 使用
prcomp()对该数据执行主成分分析，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。
# Subset combine only to "WR"
combine_WR <- subset(combine, position == "WR")
# Scale columns 5-12 of combine_WR
B <- ___(___[, ___])
# Print the first 6 rows of the data
___
# Summarize the principal component analysis
___(___)