R_dim_reduction

2784 days ago by aniag

Zadanie 1 (PCA) Wygeneruj 5 klastrow, kazdy skladajacy sie z 500 obserwacji, gdzie kazda obserwacja opisana jest przez wektor 20 liczb wylosowanych z rozkladu normalnego. Niech beda to rozklady normalne o srednich i wariancjach odpowiednio (1,1), (3,3), (5,5), (7,7) i (9,9). Uzywajac funkcji {\tt prcomp()} wykonaj analize skladowych glownych dla tych danych. Obejrzyj wyniki za pomoca funkcji {\tt pairs()} i {\tt biplot()} oraz {\tt scatterplot3d()}(rzutowanie na pierwsze 3 skladowe glowne). Ile skladowych glownych tlumaczy 75\% wariancji w danych ? 
       
Zadanie 2 (MDS) Zapoznaj sie ze zbiorem danych {\tt eurodist}. Uzywajac funkcji {\tt cmdscale()} znajdz reprezentacje tych danych na plaszczyznie. Wykonaj to samo zadanie uzywajac funkcji {\tt isoMDS()} i {\tt sammon()} z pakietu {\tt MASS}. Sprobuj upodobnic otrzymane obrazki do standardowej mapy Europy.