PCA análise de componentes principais acp ou pca скачать в хорошем качестве

PCA análise de componentes principais acp ou pca

Tutorial R | pca usando a base R A analise de componentes principais ACP ou PCA é a técnica de análise exploratória que usamos quando temos um conjunto de dados qualitativos (numéricos) e ainda não encontramos a variável dependente e as independentes. Se as variáveis do nosso conjunto forem categóricas é melhor usar o MCA ou Análise de correspondência múltipla já citado aqui no canal. Em machine learning, o PCA é uma técnica que pertence ao conjunto de "não supervisionada". O R é um software livre e gratuito para computação estatística e gráficos, e é amplamente utilizado pela academia e pela indústria. O software R funciona no Windows e no Mac-OS. Atualmente é um dos programas mais conhecidos e utilizados na análise, mineração e ciência de dados. O RStudio é um ambiente mais amigável para o R e se quiser instalar siga abaixo 1. Procure no google o site CRAN e instale o R 2. Procure por R Studio e instale, mas somente depois de instalar o R senão não funciona 3. Depois é só configurar, instalar os pacotes que precisa pronto. Agradecimento especial ao Dr. Alboukadel Kassambara pelo desenvolvimento e manutenção do pacote factoextra no RStudio Não gosta de código ? Eu vou fazer um vídeo até dia 28/04/2019 com o mesmo experimento e apenas 2 linhas de código bem simples.