derwind https://blog.hatena.ne.jp/derwind/ らんだむな記憶 https://randommemory.hatenablog.com/ machine_learning octave遊び。 PCAを使った特徴量の次元の低下について、やはり色々分かりにくいので図示。 2D->1Dくらいしかまだやり方分からないから(octaveでまだうまく平面を図示できない...)、しょっぱいけど以下のような感じで。 特徴量ベクトルを3点とって(X)、描画(黄色い○)。手間を省くために、予め3点の平均が原点になるように調節済み。 そこから作られる対称半正定値な共分散行列( (1/m) * X' * X )を対角化(svd(Sigma))して、最大の固有値に対応する固有ベクトルを取得(U(:, 1:K))。 この固有ベクトルが張る超平面(っても、ここでは直線...: y = gra… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Frandommemory.hatenablog.com%2Fentry%2F2015%2F09%2F25%2F004640" title="特徴量の次元を低下させるとか - らんだむな記憶" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> http://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/d/derwind/20150925/20150925002815.jpg Hatena Blog https://hatena.blog 2015-09-25 00:46:40 rich https://randommemory.hatenablog.com/entry/2015/09/25/004640 1.0 100%