Các ứng dụng khác của PCA và tổng kết

Học không giám sát với R

Hank Roark

Senior Data Scientist at Boeing

Giảm số chiều

giảm số chiều

Trực quan hóa dữ liệu

trực quan hóa dữ liệu

Diễn giải kết quả PCA

diễn giải kết quả PCA - biplot và scree plot

Tầm quan trọng của chuẩn hóa dữ liệu

so sánh độ quan trọng của đặc trưng trước và sau khi chuẩn hóa

# URL to cancer dataset hosted on DataCamp servers
url <- "https://assets.datacamp.com/production/course_1903/datasets/WisconsinCancer.csv"

# Download the data: wisc.df
wisc.df <- read.csv(url)
wisc.data[1:6, 1:5]

         radius_mean texture_mean perimeter_mean area_mean smoothness_mean
842302         17.99        10.38         122.80    1001.0         0.11840
842517         20.57        17.77         132.90    1326.0         0.08474
84300903       19.69        21.25         130.00    1203.0         0.10960
84348301       11.42        20.38          77.58     386.1         0.14250
84358402       20.29        14.34         135.10    1297.0         0.10030
843786         12.45        15.70          82.57     477.1         0.12780

Hãy thực hành!