[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング24 (1002ﾚｽ)
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162(1): デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Spdd-lMmt [126.233.158.206]) [sage] 2019/05/12(日)16:34 ID:yphZ1GONp(1/7)
>>149
理解しているのかしていないのか分からないけども
1. 高次元への写像
2. 主成分分析
という2段階のステップがあり、固有値、すなわち分散で割るのは主成分分析によるもの
次元削減で使う主成分分析も固有値で割るでしょ？
>>152
自動的にできるというのが言い方は微妙だけど
分類できるようにカーネル関数を選択するというのが正しい
173(1): 140=149 (ﾌﾞｰｲﾓ MM33-1vRR [49.239.69.231]) [sage] 2019/05/12(日)21:48 ID:sy9ClKDrM(1)
>>162
しつこくてすみませんが、通常の主成分分析で固有値で割るっていうのが分からないです。
例えば3次元のテストデータ100個を主成分解析で2次元にする場合、
1. テストデータ(100X3)を標準化(平均0化＆標準偏差で割る)する
2. 共分散行列を求める(3X3)
3. 共分散行列の固有方程式を解く
4. 固有値が大きい順に対応する固有ベクトル2つを並べた行列(3X2)を作る(※固有ベクトルの大きさは1)
5. 標準化したテストデータ(100X3)と4.で計算した行列(3X2)の積を計算する
の手順だと思いますが、どこで固有値で割る計算をする必要がありますか？はじめに標準偏差で割るのと関係しています？
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