主成分分析

ここ数年、ニューラルネットワークを用いた機械学習が一般的になりました。学習データが大量に集められるようになり、とりあえず適当なネットワークを用意して「ビッグデータから自動的に学習させる」ことができるようになったためです。しかし世の中には大量に集めることが難しいデータもあります。この本では・装置故障などの異常データ、大規模災害などの極端なデータ、・大規模な実験が難しいデータ(特に倫理的な制約などで)、といった「スモールデータ」を扱うための、ある意味では「古いアルゴリズム」に焦点

問6A社では、顧客の行動や天候、販売店のロケーションなどの多くの項目からなるデータを取得している。これらのデータを分析することによって販売数量の変化を説明することを考える。この際、説明に使用するパラメータをできるだけ少数に絞りたい、この時に用いる分析法として、最も適切なものはどれか。アABC分析イクラスター分析ウ主成分分析エ相関分析（出典：情報処理推進機構ITパスポート試験令和５年公開問題問６）【解説】これはひっかけ問題です。事象と事象が関係す

みなさま、こんばんわ🌜今日の大阪は雨☔のちくもり⛅で、蒸し暑い1日でした🫠1Python3年生機械学習6日目本日は『Python3年生機械学習のしくみ』という本の6日目の学習日でした。残りはあと数ページ。『Python3年生機械学習のしくみ』も本日が最終日となります。2次元削減と3D化「コンピュータはなぜ、こんなしましま模様を数字として読み取れるのか❓」というお話でした。このしましま模様は、64個の説明変数からできており、つまり64次元とのこ

みなさま、こんばんわ🌜大阪は台風一過で、やっと穏やかな天候が戻ってきました😃1Python3年生機械学習5日目本日は『Python3年生機械学習のしくみ』という本の5日目の学習日でした。本日は「4章機械学習のいろいろなアルゴリズム」の「分類：ランダムフォレスト」から学習をスタートさせました。2分類：ランダムフォレスト「ランダムフォレスト」は、決定木をたくさん作って、多数決で予測をする、精度の高いアルゴリズムです。決定木の予測精度をもっと上げるために考えら

因子分析はいくつかの観測できる変数から潜在的な共通因子を抽出する方法です。重回帰分析はいくつかの独立変数から一つの従属変数を予測する方法です。正準相関分析は複数の従属変数に対して複数の独立変数が影響することを調べる方法です。クラスター分析は類似性によって群(クラスター)に分類する方法です。設問にある観測変数に重みをつけた合計点わ求めることで個体を最もよく識別する方法は主成分分析と言います。正解は３。

Covid-19’sEnormousDeathToll:WorldwideLifeExpectancyHasExperiencedASteepDeclineasedonexcessmortalitycalculationsthere’smountingevidencethattheCovid-19pandemichastakenamassivetollongloballifeexpectancy.Notsincethefami

昨日、わたしが４５歳のときに自分の授業の受講生を被験者にして「岡村孝子の歌曲への選好度調査」という、歳のわりには子どもっぽいマニアックな統計調査を実施したという話、そのデータの分析結果を活用しながら書いた多変量統計解析の教科書が１９９７年刊行の『初歩からの多変量統計』だったという話、および、それが好評を博してこのたび新装版として再刊されたという話を書きましたね。『非常識なわたしだからできた仕事』昨日、発達障害ＡＳＤの当事者の立場から発信していらっしゃるユーチューバー「ＮＩＮＯ」さんの投稿動

雨だね、オージィ。な！どっしたの？その顔。ドロドロやんごまかさない。後輩たちの研究発表の要旨を読んでいて、主成分分析について考えていたら。飽きたのね。ゴメンね。獣医さんのイタい恋Amazon（アマゾン）790〜4,908円

ラグランジュの未定乗数法について、気の向くままに勉強してみましたが、私的にはさっそく思わぬご利益がありました。主成分分析についての理解がまた一歩前進したことです（残念ながら今回も数式多めです。）。について、その分散・・・①式・・・②式（これは、このような制約を設けないと、①式はいくらでも大きい値をとれてしまうためですね。）ここで、「②式の条件のもとで、①式を最大にするa,bを求めよ。」という問題をラグランジュの未定乗数法で解いてみます。

「統計学の入門書を読み返す」のを一次中断して、線形代数の入門書を読み返しています。線形代数は、意味不明なテクニカルな計算をやらされている印象が強く、何のためにやっているのか分かりにくいのでなかなか勉強する気になれませんが、統計学の本もちょっとハイレベルなものになってくると「行列・ベクトル」が当たり前のように出てくるので、この機会にちょっと我慢して取り組んでいます。線形代数が何の役に立つのかという点について、「１００元の連立方程式も逆行列を利用すれば解が一瞬で求められる」というよ

もう1か月前になりますが話題の主成分分析☆受けてきましたよ～(*‘∀‘)♪最終的にまとめてもらった私の主成分とその取扱い説明書がコチラ！！↓↓主成分：マキガチャ【マキガチャのトリセツ】結果系。楽しい状態・ひらめき状態に全力投資（←むしろ必要経費）＜投資先＞上質インプット的貢物（苦労体験・食べ物・コスプレ・友達とワクワク）ステップ1インプットステップ2ひらめくステップ3巻き込むステップ4カタチにする（

前回投稿した主成分分析について、MathematicaとPythonの両方のプログラムを記述実行して見る。顔画像は46x56の40人X10枚の写真を基にした。----Mathematicaで主成分分析-----(*ディレクトリを現在のnbのある位置にセット*)SetDirectory[NotebookDirectory[]](*faces.bmpファイル読込み*)outfile0="faces";g0=Import[outfile0<>".bmp"](*Show[g0

こんばんはアルケミー松原雅子です。昨日、zoomでのグループコンサル『主成分分析』というのを受けてみました。結果マツバラは生ワカメいや、これじゃ～わかんないよね(笑)グループコンサルだったのでよくわかったのですがもう1人の方が結果系の方で、何かをして「やったー」「出来たー」みたいなところに喜びを感じる方。で、一方マツバラといえばプロセス系◯◯をしているときは楽しくて、その世界観に没頭しているんだけどさて、それを結果としてカタチにしたものは没頭中

Pythonで機械学習やディープラーニングをやる前に、少し基礎的なことを理解するために整理する。（独学のため、大学の先生方から見て誤解している箇所があるかもしれませんが、大目にみてください。）AIの学習方法には教師なし学習と教師有り学習がある。30年程昔に私が画像認識に2年間だけ取り組んだ際に、画像特徴から物体を認識するために、画像特徴は、種々のエッジ特徴や図形のモーメント等、人間が画像からこのように計算した特徴というものを用いて、これは顔であるこれは顔以外の時の特徴という学習データを準備し

毎日がミッションインポッシブル、マキヨです。昨日は宇宙人母KAYOさんわっしょい横山さんのあなたの『主成分』見つけます☆オンライングループコンサルを受けました。あなたを構成する主成分って、なんだか知ってますか？？自分のことって、知ってるようで知らないんですよねー。自分が大切にしたいこと、とか、やりたいこと、とかなら自分でも分かるんですが、自分が当たり前にやってることとか得意なことワクワクすることって、意外な共通点があるもので、その共通点がまさに！自分の主成

今日からやっと休み。勉強はもちろん、試験と関係ないが長年の夢、新居探しも進める。この問題は主成分分析の語句等に関する基本問題。さすがに落とせない問題と全問正解をノルマと意識して試験会場でやや緊張感が高まったのを覚えている。もちろん取りこぼしはなかったが復習しながら感じたことがあった。多変量解析ではいまひとつ理解が進まない、進みにくいのは基本の語句や概念の定義が曖昧だからではないのか。実験計画法に比べれば時間はかけていないし毎回出るわけでなく重点も置いていない。この試験はマークシートである

3日ほど前から主成分分析（PCA)を理解すべく例題を解いています。大雑把に言うと、二次元データ（ｘ、ｙ）を新しい軸の二次元データ（第一主成分軸,第二主成分軸）に変換しようとしています。例えば、クラスの(身長,体重)のデータを主成分分析して新たに（体のデカさ,肥満度）でクラスの人の体系を測れるようになります。こうすると、身長170㎝で体重70㎏のAさんと、身長190㎝で体重70㎏のBさんで、体の大きさだけでなく肥満度までを数値化できるようになるのです。要するに同じデータでも軸

こんばんは。2012年に、モコ家の旅行分析というタイトルで２つ記事を書いたのですが、モコ家の旅行傾向モコ家の旅行傾向Part2その後の旅行情報を加えて、また分析をしてみることにしました。まずは行き先別件数。相変わらず伊豆と長野が多いです。あまり傾向は変わっていないですね。年別旅行回数を見てみると、年々旅行が減ってきているようです。表計算ソフトでは、これ以上のことをやろうとすると色々大変なので、今回はフリーの統計ソフト「R」を使ってみることにしま