데이터 시각화 (2) 썸네일형 리스트형 R 예제 코드 - PCA / Principal Component Analysis / 주성분 분석 R 예제 코드 - PCA / Principal Component Analysis / 주성분 분석 iris 데이터의 주성분 분석을 하는 R 코드를 만들어 보자. - (1) 데이터 준비하기 (2) PCA 하기 (3) PCA 결과 확인하기 (4) PCA 결과 시각화하기1 - Scree Chart (5) PCA 결과 시각화하기2 - ggbiplot (6) 군집분석으로 검증하기 - (1) 데이터 준비하기 데이터는 R에서 기본 제공되는 iris 데이터를 사용하겠다. 일단 PCA에는 연속형 변수(Continuous Variable)만 사용하기 때문에 연속형 변수와 범주형 변수(Categorical Variable)를 분리한다. # 연속형 변수 dt 한눈에 정리하는 ggplot2를 이용한 R 시각화 기초 1 한눈에 정리하는 ggplot2 를 이용한 R 시각화 기초 1 ggplot2는 R 시각화에서 빠지지 않고 등장하는 시각화 라이브러리이다. ggplot2 라이브러리를 이용해서 할 수 있는 시각화에는 크게 ggplot과 qplot이 있다. ggplot 내가 원하는 특정 옵션을 상세하게 지정해서 예쁘게 시각화 할 때 사용한다. qplot 옵션을 상세하게 지정하지 않아도 basic plot 보다 예쁘게 시각화 하고 싶을 때 사용한다. 나의 경우 데이터 기초 분석(EDA)을 할 때는 basic plot과 qplot을 주로 사용하고 보고서나 shiny로 구현할 때는 필요에 따라 ggplot을 사용하는 편인데 이번 포스팅에서는 ggplot만 다루겠다. 일단 ggplot2 패키지를 설치하고 라이브러리를 불러오자. # g.. 이전 1 다음
