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ねぇPython、PCAって何?(実装編)

こんにちは。英語が非常に難しい」そんな日々が続きます。

主成分分析とは?

共分散行列の固有ベクトルへの射影による次元削減でした。固有ベクトルと固有値をパパッとほしいですね。

これ便利です。Numpyにその計算機あるんです。これを使って実装へレッツゴー

PCAってすごい簡単ですよね。ただ次元とデータが多くなると共分散行列と固有ベクトルの計算がかなり大変そうですが、、、

では簡単にまとめ

  • 共分散行列が大事
  • 各軸は固有ベクトル

最後に

軸30個 の世界から 軸30個の世界を軸2個の世界と見た 世界へ移動

はどうなる?

これは空間を維持した押しつぶしによる射影である。

と意味わからないことが書いていますがこれについてはまた今度。簡単な例だと、りんごを押しつぶして平たくすると(平面化)これは3次元空間を保ったまま2次元に落ちたと考えられるということです。

 

でわ。


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