方差解释度
理解 PCA 模型的第二种常见图是「碎石图」（scree plot）。碎石图展示随着主成分数量增加，被解释的方差如何变化。有时也会同时绘制累计解释方差。
在本题和下一题中，您将把本章开头创建的 pr.out 模型的结果整理为适合绘制碎石图的数据。之所以需要先准备数据，是因为 R 中没有内置函数可以直接生成这种类型的图。
本练习是课程的一部分
R 中的无监督学习
练习说明
pr.out 和 pokemon 数据仍在您的工作区中。
- 将主成分标准差的平方（即方差）赋给变量
pr.var。主成分的标准差可在 PCA 模型对象的sdev组件中获取。 - 将解释方差占比赋给变量
pve，其计算方法为用pr.var除以所有主成分方差之和。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Variability of each principal component: pr.var
pr.var <- ___
# Variance explained by each principal component: pve
pve <- ___ / ___