Podstawy ekstrakcji cech – składowe główne

Redukcja wymiarowości w R

Matt Pickard

Owner, Pickard Predictives, LLC

Powtórzenie: ekstrakcja cech

Część z sześciu cech połączona w cztery cechy

Powtórzenie: ekstrakcja cech

Ogród warzywny

Przepis na sałatkę

1 główka sałaty
3 marchewki
2 pomidory
1 ogórek

Nie używamy całej rośliny – tylko najlepsze części

¹ Źródło obrazu: Daderot, CC0, via Wikimedia Commons

Wykres PCA

Wykres PCA pokazujący dwie składowe główne i ładujące się na nie cechy

Składowa główna 1

Wykres PCA – pierwsza składowa główna

PC1: wektory cech

Wykres PCA – cechy ładujące się na pierwszą składową główną

PC1: nazwa

Wykres PCA – nadanie nazwy „czas trwania" pierwszej składowej głównej

Składowa główna 2

Wykres PCA – druga składowa główna

PC2: wektory cech

Wykres PCA – cechy ładujące się na drugą składową główną

PC2: nazwa

Wykres PCA – nadanie nazwy „wyniki" drugiej składowej głównej

Kod wykresu PCA

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)

Czas na ćwiczenia!

Redukcja wymiarowości w R