Interpretation und Visualisierung von Hauptkomponenten mit Cornerstone

Die Dimensionalitätsreduktion ist ein wichtiger Schritt in der Datenanalyse, insbesondere bei großen Datensätzen. Eine beliebte Methode hierfür ist die Hauptkomponentenanalyse (PCA), die ein Kernstück von Cornerstone ist. Mit einigen einfachen Tricks ermöglicht es die Software, die Ladungen der Hauptkomponenten (PC) auf kompakte und klare Weise zu interpretieren und zu visualisieren. Um dies zu zeigen, haben wir die Datensätze der Solarmodulproduktion aus Cornerstone's Beispieldaten verwendet und eine PCA durchgeführt. Der ursprüngliche Datensatz enthält rund 7.300 Beobachtungen und 114 potenzielle Prädiktoren. Die PCA reduziert diese Faktoren auf 20 PCs, die mehr als 96 % der Gesamtvariation erklären. Außerdem haben wir ein Kachelkartendiagramm auf einer umgestalteten Ladungstabelle erstellt. Um das Diagramm noch interaktiver zu gestalten, haben wir eine Referenzlinie hinzugefügt, die auf die ursprünglichen Variablen nach Ladungsgröße zurückgreift. Als Ergebnis erhalten wir ein leistungsfähiges Werkzeug, um die Ladungen für jeden PC zu untersuchen. Dieses Diagramm kann für jede PCA neu erstellt werden, unabhängig von der Anzahl der PCs oder Prädiktoren, die man untersuchen möchte. Die Interpretation der PCs hilft, die Beziehung zwischen Prädiktoren und Antworten in weiteren Analysen zu erklären.