主成分分析

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pianofisica•2ヶ月前

Pythonで学ぶ機械学習：主成分分析

機械学習の具体的な問題にPythonを使って、機械学習もPythonも同時に学んでしまいましょう。今回は主成分分析についてまとめました。機械学習では、特徴量が多すぎると計算コストが増えたり、過学習を起こしやすくなったりします。そこで PCA（Principal Component Analysis：主成分分析）を使って、重要な情報を保持しながらデータの次元を削減する方法を学びます。この記事では scikit-learn（sklearn）ライブラリを用います。適宜 pip install scikit-learnなどによってダウンロード・インストールしてください。 PCAの実装 PCAの累積寄与…

#Python#機械学習#主成分分析

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433ブックマーク主成分分析が簡単にできるサイトを作った - ほくそ笑む

hoxo-m.hatenablog.com

118ブックマーク固有ベクトル、主成分分析、共分散、エントロピー入門 | POSTD

postd.cc

98ブックマーク HITS, 主成分分析, SVD - naoyaのはてなダイアリー

naoya-2.hatenadiary.org

97ブックマークタコでもわかる主成分分析 <BODY> このページを表示するには、フレームをサポートしているブラウザが必要です。 「主成分分析とは？」の初心者から、学会発表までの実務的内容を例をあげて説明しています。 <A HREF="tako01.html" TARGET="_blank">こちら</A>でみてね。 </BODY>

home.a02.itscom.net

96ブックマーク主成分分析とは｜市場調査・アンケート調査のマクロミル主成分分析のモデルと基本式主成分分析とは、多変量データを統合し、新たな総合指標を作り出すための手法といえます。多くの変数に重み(ウェイト)をつけて少数の合成変数を作るのが主成分分析です。重みのつけ方は、合成変数ができるだけ多く元の変数の情報量を含むようにします。できるだけ多くの情報をもつ合成変数(...

www.macromill.com

78ブックマーク主成分分析の基礎知識検索エンジンから直接きたひとは、フレーム目次が便利です。ここは４章から入ります。お急ぎで「主成分分析とは」を知りたい方は簡略版へどうぞ。エクセルで層別散布図・等高線図を描きたい人は（おまけ）へ。主成分といえば、むずかしそうに聞こえる。でももう君達は高校生のときに学校で教わっているのさ。 X軸とY...

home.a02.itscom.net

65ブックマーク主成分分析(PCA)の数学的な理論とPythonによる実装

noppoman.github.io

56ブックマークはじめよう多変量解析～主成分分析編～

www.slideshare.net

45ブックマークアイドル市場における「BABYMETAL」のポジショニングを主成分分析で検証する【最終回】

markezine.jp

関連ブログ

機械学習基礎理論独習•3ヶ月前

2次元の点群にフィットする直線を求める - 主成分分析

はじめに本記事ではアイデアのみ残しておきます。計算過程などは参考リンクをご覧ください。要件点群はとします。直線の通過点をとします。特に指定がない場合はを点群の重心としてください。要件は「点群にフィットするを通る直線を見つけること」です。アルゴリズム以下の行列の最大固有値に対応する固有ベクトルが求める直線の方向ベクトルとなる。通過する位置ベクトルと方向ベクトルが定まったので、要件を満たす直線が求まりました。参考リンク主成分分析の例題～頂点群にフィットする直線～

#主成分分析

バスケやデータの雑記帳•1年前

FIBA Basketball World Cup 2023をデータ分析してみた（Part.4｜次元削減分析（主成分分析・t-SNE・UMAP））

本記事は、全5回に分けてFIBAバスケットボールワールドカップ2023の全92試合を分析してみたシリーズ第4回目です。相関分析・可視化分析｜勝敗と相関が高いスタッツの項目は何か？勝利したチームと敗北したチームのスタッツの差はどう違うのか？決定木分析｜勝利するチームのスタッツの条件は？（その1） LightGBM+SHAP分析｜勝利するチームのスタッツの条件は？（その2）次元削減分析（主成分分析・t-SNE・UMAP）｜スタッツから見る大会参加チームの特徴は？（その1）因子分析+クラスタリング｜スタッツから見る大会参加チームの特徴は？（その2）前回・前々回は、決定木分析やLightGB…

#Python#データサイエンス#次元削減#主成分分析#UMAP#FIBAバスケットボールワールドカップ#バスケット・ボール

目的のない勉強会•2年前

【PRML】12.1.1 主成分分析の分散最大化による定式化【数式読解編】

もくじはじめに本編：12.1.1 分散最大化による定式化おわりにはじめにパターン認識と機械学習下 (ベイズ理論による統計的予測)作者:C.M. ビショップ丸善出版Amazon （僕のような）数学に不得意な人を読者として想定していますので、冗長なところもあるかと思います。不備や不明点等あればコメントいただけると幸いです。また随時補足していく予定です。本編：12.1.1 分散最大化による定式化射影されたデータの分散は、以下のように計算できる*1。 $$ \frac{1}{N} \sum_{n=1}^N ( \mathbf{u_1^\mathrm{T}x_n}- \mathbf{u…

#PRML#機械学習#主成分分析#PCA

目的のない勉強会•2年前

PCAについて調べてみた

PCAについて調べてみた標準的なPCAを勉強する中で参考にしたサイト等をメモしました。確率的PCAやカーネルPCAなどは別にまとめます。目次 PCAについて調べてみた目次 PCAの応用 1. ワインのデータ (178 samples, 13 features) 2. 手書き数字 (約1800 samples, 64 features) & 顔画像データ (約1350 samples, 約3000 features) 3. ポケモンのデータ（721 samples, 約10 features） 4. 都道府県別の麺消費量データ（47 samples, 7 features） 5. 酢酸ビ…

#主成分分析#PCA#統計#機械学習

まさおのデータサイエンティストへの道•2年前

SnapshotPODについてまとめてみる

出所：https://www.nagare.or.jp/download/noauth.html?d=30-2rensai2.pdf&dir=54 0.はじめに機械学習において、主成分分析はデータの可視化や次元圧縮等に使用される。この主成分分析を流体の数値計算に適用すること（SnapshotPOD）で流れの空間モードの分解や数値計算の縮退化（高速化）が行える。今回、SnapshotPODについて調べたので簡単にまとめてみる。 1.主成分分析（Principal Component Analysis）機械学習の分野では、多次元データに対して変数間の分散が大きくなる方向にデータを射影するこ…

#機械学習#流体力学#主成分分析#CFD

Tableauへ続く道•2年前

データ分析の代表的な４つの手法

データ分析の統計手法は様々ありますが、以下の４つの手法に分けると理解がすすみやすいです。 1．四則演算 2．回帰分析（相関） 3．主成分分析・因子分析 4．クラスタ分析 1 の四則演算は合計や平均、クロス集計、比率計算も含まれます。 2 の回帰分析は、相関関係をベースにする分析カテゴリが含まれます。 3 の主成分分析は合成の分析、因子分析は分解の分析としての違いがあります。 4 のクラスタ分析は、データ間の距離から複数の集団にグルーピングする手法です。なお、2～4は多変量解析（多くの要因＝多変量を用いる統計解析）の代表的な手法でもあります。Tableauではクラスタ分析の計算方法の１種、 k…

#データ分析#回帰分析#相関#因子分析#クラスタ分析#主成分分析

孤立じじいの館•2年前

実践統計学入門　主成分分析　クラスター分析

はじめに店舗を総合評価せよ主成分分析のデータデータ群の正規性の検定主成分分析因子負荷量と主成分得点のグラフクラスター分析デンドログラム練習問題問題1) 解答）問題２）解答）サイトご利用方法はじめに主成分分析とは、説明変数のみのデータ群を扱う（もし、ここに目的変数が入れば重回帰分析となる）。このデータ群を第一主成分、第二主成分に分類するのでデータの要約という言い方をする方もいる。第一主成分は総合力、第二主成分は個別力と解釈すれば間違いはない。ただし、総合力と個別力がなにを意味するかはデータ群と解析者の判断にゆだねられる。店舗を総合評価せよおい、そろそろ店舗を評価…

#統計#主成分分析#クラスター分析

統計解析ソフト JMP ブログ•3年前