scikit-learnを使ってPCAによる次元削減を7行で書いてみた
高次元のデータを解析する場合、データの分布などが見てもわからないので、PCAを使って次元削減をしてから可視化する場合があります。 PCAについてはこれまでにこのブログでも何度も触れているのでそちらを参照してください。 今 … 続きを読む
高次元のデータを解析する場合、データの分布などが見てもわからないので、PCAを使って次元削減をしてから可視化する場合があります。 PCAについてはこれまでにこのブログでも何度も触れているのでそちらを参照してください。 今 … 続きを読む
2012/02/29 修正しました 以前C++からOpenCVで主成分分析するコードを書きましたが、今回はOpenCVも使わず、Pythonで実装してみました。 画像処理でPCAをする場合、データ数に対して次元数がとても … 続きを読む
主成分分析とは 主成分分析:PCA (Principal Component Analysis)は,多次元データの解析法の一種で,多次元空間中のデータ分布のうち,最も分散の大きくなる方向から順に基底を取っていく手法です. … 続きを読む