PCA BIPLOT Exercício Prático 4 - IA não supervisionada para redução de dimensão

 

PCA BIPLOT - IA não supervisionada para redução de dimensão

PCA BIPLOT - IA não supervisionada para redução de dimensão

data regioes;

input Regiao $ Sobrev Div_Alim Cultura Lucro;

cards;

NE 98 5 20 2.??

N 15 99 21 3

S 1 2 96 21 10

CO 2 3 3 98.??

SE 3 2 4 99

; 

PROC PRINT;

RUN;

/* input Regiao $ Sobrev Div_Alim Cultura Lucro; */

proc prinqual plots=(MDPref);

   transform identity(Sobrev Div_Alim Cultura Lucro);  

   id Regiao;

   ods select MDPrefPlot;

run;

Resultados & D.

Na Figura X podemos observar que a primeira e segunda componentes principais acumularam (44% + 29%) 73% da informação disponível. A região NE se caracteriza pelo risco de sobrevivência, a região N pala a diversidade[G1]  de Alimentos. A regia o S se caracteriza pela Cultura e as regiões SE e CO pelo resultado econômico.

 

Figura X - PCA e Biplot das Regioes do Brasil

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 [G1]