[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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149(1): 140 (ｱｳｱｳｳｰ Sad5-1vRR [106.147.172.23]) [sage] 2019/05/12(日) 01:01:48.75 ID:k5GhHpRra(1) AAS
理解しました。
これは高次元の世界の主成分軸の単位ベクトルの大きさを1とする制約からくるものですね。
固有値で割らなかった場合は主成分軸ごとに単位ベクトルの大きさが異なるからグラフにしたときに升目の形が長方形になってしまう感じ。
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) 16:34:03.36 ID:yphZ1GONp(1/7) AAS
>>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
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