특징 추출 기초 - 주성분

R에서의 차원 축소

Matt Pickard

Owner, Pickard Predictives, LLC

특징 추출 복습

여섯 개 특징 중 일부를 결합해 네 개 특징으로

특징 추출 복습

채소 정원

샐러드 레시피

양상추 1통
당근 3개
토마토 2개
오이 1개

식물 전체가 아니라 좋은 부분만 사용하십시오

¹ 이미지 출처: Daderot, CC0, via Wikimedia Commons

PCA 플롯

PCA 플롯: 두 주성분과 그에 적재된 특징들

주성분 1

PCA 플롯 - 첫 번째 주성분

PC1: 특징 벡터

PCA 플롯 - 첫 번째 주성분에 적재된 특징들

PC1: 이름

PCA 플롯 - 첫 번째 주성분 이름: 근속 기간

주성분 2

PCA 플롯 - 두 번째 주성분

PC2: 특징 벡터

PCA 플롯 - 두 번째 주성분에 적재된 특징들

PC2: 이름

PCA 플롯 - 두 번째 주성분 이름: 성과

PCA 플롯 코드

library(ggfortify)

pca_res <- prcomp(attrition_df %>% select(-Attrition), scale. = TRUE)

autoplot(pca_res,

         data = attrition_df,

         colour = "Attrition",

         alpha = 0.7,

         loadings = TRUE, 

         loadings.label = TRUE,

         loadings.colour = "black", 

         loadings.label.colour = "black",

         loadings.label.repel = TRUE)

연습해 봅시다!

R에서의 차원 축소