我可以在经典的鸢尾花数据集上应用 PCA 来获得每个维度的累积比例:
library(tidyverse)
x <- iris[,1:4] %>% as.matrix()
pca <- prcomp(x)
summary(pca)
但我不知道如何用 tidymodels 做到这一点。到目前为止,我的代码是:
library(tidymodels)
iris_vars <- iris %>% select(-Species)
iris_rec <- recipe(~., iris_vars) %>%
step_pca(all_predictors())
iris_prep <- prep(iris_rec)
iris_tidy <- tidy(iris_prep,1)
iris_tidy
summary(iris_tidy)
我想用 tidymodels 获得这个:
Importance of components:
PC1 PC2 PC3 PC4
Standard deviation 2.0563 0.49262 0.2797 0.15439
Proportion of Variance 0.9246 0.05307 0.0171 0.00521
Cumulative Proportion 0.9246 0.97769 0.9948 1.00000
任何帮助将不胜感激。