gapminder::gapminder
gapminder::gapminder[1:5, ]
gapminder::gapminder |> head(5)
gapminder::gapminder |> dplyr::slice(1:5)
library(tidyverse)
library(janitor)
library(FactoMineR)
library(factoextra)
library(corrr)
# preparo la tabella dati -------------------------------------------------
iris_data <- clean_names(iris)
View(iris_data)
iris_pca <- PCA(select(iris_data, -species), graph = TRUE)
iris_pca <- PCA(select(iris_data, -species), graph = FALSE)
class(iris_pca)
names(iris_pca)
iris_pca$eig
fviz_eig(iris_pca)
fviz_eig(iris_pca) +
labs(x = "pippo")
fviz_eig(iris_pca) +
labs(x = "Dimensioni",
y = "Percentuale di varianza spiegata",
title = "Screeplot",
subtitle = "Andamento della variabilità spiegata dalle dimensioni di sintesi",
caption = "[Grafico ottenuto usando FactoMiner e factoextra]")
fviz_eig(iris_pca) +
labs(x = "Dimensioni",
y = "Percentuale di varianza spiegata",
title = "Screeplot",
subtitle = "Andamento della variabilità spiegata dalle dimensioni di sintesi",
caption = "[Grafico ottenuto usando FactoMiner e factoextra]") +
theme_clean()
fviz_eig(iris_pca) +
theme_clean() +
labs(x = "Dimensioni",
y = "Percentuale di varianza spiegata",
title = "Screeplot",
subtitle = "Andamento della variabilità spiegata dalle dimensioni di sintesi",
caption = "[Grafico ottenuto usando FactoMiner e factoextra]") +
fviz_eig(iris_pca) +
theme_clean() +
labs(x = "Dimensioni",
y = "Percentuale di varianza spiegata",
title = "Screeplot",
subtitle = "Andamento della variabilità spiegata dalle dimensioni di sintesi",
caption = "[Grafico ottenuto usando FactoMiner e factoextra]")
fviz_eig(iris_pca) +
theme_minimal() +
labs(x = "Dimensioni",
y = "Percentuale di varianza spiegata",
title = "Screeplot",
subtitle = "Andamento della variabilità spiegata dalle dimensioni di sintesi",
caption = "[Grafico ottenuto usando FactoMiner e factoextra]")
fviz_eig(iris_pca) +
ggthemes::theme_clean() +
labs(x = "Dimensioni",
y = "Percentuale di varianza spiegata",
title = "Screeplot",
subtitle = "Andamento della variabilità spiegata dalle dimensioni di sintesi",
caption = "[Grafico ottenuto usando FactoMiner e factoextra]")
fviz_pca_var(iris_pca)
fviz_pca_ind(iris_pca)
fviz_pca_ind(iris_pca, habillage = iris_data$species)
fviz_pca_ind(iris_pca, habillage = iris_data$species, label = "none")
# matrice di correlazione -------------------------------------------------
correlate(iris_data)
# matrice di correlazione -------------------------------------------------
correlate(iris_data, diagonal = 0)
