PCA結果の可視化と解釈

R による教師なし学習

Hank Roark

Senior Data Scientist at Boeing

バイプロット

スクリープロット

R でのバイプロット

# Creating a biplot
pr.iris <- prcomp(x = iris[-5], 
                  scale = FALSE, 
                  center = TRUE)
biplot(pr.iris)

バイプロット

R でのスクリープロット

# Getting proportion of variance for a scree plot
pr.var <- pr.iris$sdev^2
pve <- pr.var / sum(pr.var)

# Plot variance explained for each principal component
plot(pve, xlab = "Principal Component",
       ylab = "Proportion of Variance Explained",
       ylim = c(0, 1), type = "b")

スクリープロット

練習しましょう！

R による教師なし学習