hayataka2049 https://blog.hatena.ne.jp/hayataka2049/ 静かなる名辞 https://hayataka2049.hatenablog.jp/ python sklearn 主成分分析 次元削減 Pipeline 機械学習 可視化 データ前処理 主成分分析には共分散行列を用いる方法、相関行列を使う方法がある。 sklearnのPCAを見ると、これに対応するオプションは存在しない。sklearn.decomposition.PCA — scikit-learn 0.20.1 documentation ずっと不思議に思っていたが、ググってたらこんなものを見つけた。Enhance: PCA options for using Correlation or covariance matrix · Issue #2689 · scikit-learn/scikit-learn · GitHub 要約：特徴量をスケーリングしてPCAすれば相関行… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fhayataka2049.hatenablog.jp%2Fentry%2F2018%2F03%2F27%2F024144" title="【python】sklearnのPCAで相関行列を使う - 静かなる名辞" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/h/hayataka2049/20180327/20180327023453.png Hatena Blog https://hatena.blog 2018-03-27 02:41:44 rich https://hayataka2049.hatenablog.jp/entry/2018/03/27/024144 1.0 100%