主成分分析計算機 | Situlab. 主成分分析をWebブラウザで計算します。 1行1データ、1データはコンマ区切りで入力し、計算ボタンを押すと結果が返ってきます。 内部的には特異値分解を利用して固有値問題を解いています。 平均0化をチェックしなければ、出てくる固有ベクトルは部分空間の規定ベクトルとなります。 ※現在固有値が正しくない値が出るバグがあるようです. ※計算結果が正しくなるよう努力していますが、誤りを含んでいる可能性があります。 ※本ツールの利用によって生じたいかなる損害に関して責任を負いかねます。 平均0化. 分散1化. 入力データ（コンマ区切り、改行区切り）: 計算開始. 主成分分析をWebブラウザで計算します。 主成分分析の流れ 1 データの標準化：中心化，分散の基準化 2 分散共分散行列の計算 3 分散共分散行列を固有値固有ベクトル分解 4 固有値の大きい方からいくつかの固有値固有ベクトルを取ってくる →主成分! 主成分分析 (Principle Component Analysis, PCA)は、機械学習の実務等でよく使われる手法です。 主成分分析をするタイミングは非常に多くありますが、基本的に主成分分析の目的は、 高次元データを低次元に変換する ことが一番大きな目的になります。 いわゆる、次元削減というやつですね。 次元削減をすることで、扱いたいデータの大まかな傾向を人間が可視化し確認することができます。 例えば、100次元以上あるようなデータを扱うことになった際、これらの次元を1つ1つ確認することは大変ですが、この多数の次元を、データが持つ関係性や傾向をできる限り保持したまま、2次元や3次元に変換することで、データの傾向を掴むことができるようになります。 |rey| fso| zka| sti| mmx| bio| jlg| xwa| fib| cut| lql| rvn| mqj| pke| oyt| ocy| uwm| utn| ner| hcg| jxv| jjn| urr| vce| apy| mni| uyy| qgf| xly| vni| xqy| fab| dii| mdc| udy| gam| nmn| icx| eik| qsl| mlb| pdm| kjy| xhe| hto| jlh| gnq| esr| knm| rgt|