HK29 https://blog.hatena.ne.jp/HK29/ PythonとVBAで世の中を便利にする https://hk29.hatenablog.jp/ Python scikit-learn 本記事では、sklearnのPrincipal component analysis (PCA)を利用した。主成分分析の目的は次元削減であり、説明変数Xそのものではなく分散に着目した分析方法である。はじめに、全データの分散が最大となる方向に軸をとって第一主成分と呼ぶ。これは複数の説明変数Xから合成変数として新規に定義したことを意味する。その第一主成分に与える影響度の低い説明変数Xを調べることで次元削減を目的とする。更に、第一主成分に垂直な方向の軸を第二主成分と呼び、同様の操作を順に行う。 主成分分析での注意点は、説明変数Xを標準化する必要がある。全分散に着目した分析方法のため、各説明変数Xの平… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fhk29.hatenablog.jp%2Fentry%2F2018%2F05%2F27%2F194206" title="Python scikit-learnによる主成分分析 - PythonとVBAで世の中を便利にする" 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/HK29/20180527/20180527174941.jpg Hatena Blog https://hatena.blog 2018-05-27 19:42:06 rich https://hk29.hatenablog.jp/entry/2018/05/27/194206 1.0 100%