30. R 주성분분석 연습문제

01. mtcars 데이터셋을 대상으로 연비효율(mpg), 실린더수(cyl), 엔진크기(disp), 마력(hp), 무게(wt) 변수를 대상으로 서브셋을 작성하시오.

library(datasets)
data(mtcars)
str(mtcars)

칼럼명 이용 

mtcars_df <- mtcars[c('mpg','cyl','disp','hp','wt')]
str(mtcars_df)

색인(index) 이용 

mtcars_df2 <- mtcars[c(1:4,6)]
str(mtcars_df2)

 

 

 

 

02. 작성된 서브셋을 대상으로 상관분석을 수행하여 연비효율(mpg)과 가장 상관계수가 높은 변수를 확인하시오. 

COR <- cor(mtcars_df)
COR['mpg',]

      mpg        cyl       disp         hp         wt 
1.0000000 -0.8521620 -0.8475514 -0.7761684 -0.8676594

 

 

 

 

03. 연비효율과 가장 상관계수가 높은 변수와 산점도로 시각화하시오. 힌트) plot()함수 이용 

plot(mtcars_df$mpg, mtcars_df$wt)

[해설] 두 변수는 음의 상관계수를 보인다.

 

 

 

04. iris 데이터셋에서 5번째 칼럼을 제외한 4개의 칼럼으로 상관계수를 확인하시오.
<단계1> 4개 칼럼 간의 상관계수 행렬 확인 

data("iris")
cor(iris[-5])

               Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
Sepal.Length    1.0000000  -0.1175698    0.8717538   0.8179411
Sepal.Width    -0.1175698   1.0000000   -0.4284401  -0.3661259
Petal.Length    0.8717538  -0.4284401    1.0000000   0.9628654
Petal.Width     0.8179411  -0.3661259    0.9628654   1.0000000

<단계2> 첫번째 칼럼(Sepal.Length) 기준으로 나머지 변수와 상관계수 출력  

COR <- cor(iris[-5])
COR['Sepal.Length', ]

Sepal.Length  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width 
   1.0000000   -0.1175698    0.8717538    0.8179411

<단계3> 양의 상관계수가 가장 큰 두 변수를 대상으로 산점도 시각화
<조건1> qplot()함수 이용
<조건2> Species 변수로 색상 적용     

library(ggplot2)

3번째와 4번째 변수 대상 산점도 

qplot(Petal.Length, Petal.Width, data = iris, color = Species)