Pca sonuçlarını görselleştirmek için r'de bir biplot nasıl oluşturulur

Temel bileşen analizi (PCA), bir veri kümesindeki varyasyonun büyük bir bölümünü açıklayan temel bileşenleri bulmayı amaçlayan, denetimsiz bir makine öğrenme tekniğidir.

Belirli bir veri kümesi için PCA sonuçlarını görselleştirmek için, bir veri kümesindeki her gözlemi ilk iki ana bileşen tarafından oluşturulan bir düzlemde görüntüleyen bir çizim olan bir biplot oluşturabiliriz.

Biplot oluşturmak için R’de aşağıdaki temel sözdizimini kullanabiliriz:

 #perform PCA
results <- princomp(df)

#create biplot to visualize results of PCA
biplot(results)

Aşağıdaki örnek, bu sözdiziminin pratikte nasıl kullanılacağını gösterir.

Örnek: R’de biplot nasıl oluşturulur

Bu örnek için USArrests adı verilen yerleşik R veri kümesini kullanacağız:

 #view first six rows of USArrests dataset
head(USArrests)

           Murder Assault UrbanPop Rape
Alabama 13.2 236 58 21.2
Alaska 10.0 263 48 44.5
Arizona 8.1 294 80 31.0
Arkansas 8.8 190 50 19.5
California 9.0 276 91 40.6
Colorado 7.9 204 78 38.7

PCA’yı gerçekleştirmek ve sonuçları bir biplotta görselleştirmek için aşağıdaki kodu kullanabiliriz:

 #perform PCA
results <- princomp(USArrests)

#visualize results of PCA in biplot
biplot(results)

X ekseni birinci temel bileşeni, y ekseni ikinci temel bileşeni görüntüler ve veri kümesindeki bireysel gözlemler grafiğin içinde dört değişkenin tümü kırmızı renkte görüntülenir.

Grafiğin görünümünü değiştirmek için biplot işlevinde kullanabileceğimiz birkaç argüman olduğunu unutmayın.

Örneğin çizimdeki renkleri, yazı tipi boyutunu, eksen sınırlarını, çizim başlığını, eksen başlıklarını ve okların boyutunu değiştirmek için aşağıdaki kodu kullanabiliriz:

 #create biplot with custom appearance
biplot(results,
       col=c(' blue ', ' red '),
       cex=c(1, 1.3),
       xlim=c(-.4, .4),
       main=' PCA Results ',
       xlab=' First Component ',
       ylab=' Second Component ',
       expand= 1.2 ) 

Bu çift grafiğin okunması öncekine göre biraz daha kolaydır.

Biplotun görünümünü değiştirmek için kullanabileceğiniz argümanların tam listesini burada bulabilirsiniz.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimler temel bileşen analizi hakkında ek bilgi sağlar:

Denetimli ve denetimsiz öğrenmeye hızlı bir giriş
R’de Temel Bileşen Analizi: Adım Adım Örnek