derwind https://blog.hatena.ne.jp/derwind/ らんだむな記憶 https://randommemory.hatenablog.com/ machine_learning 特徴量の次元を低下させるとか - らんだむな記憶の続き。 3D->2Dを試してみる。といっても適当にやっているので、うまくできているんだか...。考え方としては、 (1)データの平均が原点になるように調節。スケールはどうでもいいので、標準偏差で割るとかはしてない。 (2)データから作る共分散行列を対角化。対角化は直交行列Uをもちいてなされる。 (3)そのうち、上位2つの大きさの固有値に属する固有ベクトルv1, v2をとる。v1, v2は直交行列の相異なる列ベクトルなので直交する(一時独立)。 (4)v1, v2のベクトル積(v = v1 x v2)をとる。vはv1とv2に直交するので要するに、… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Frandommemory.hatenablog.com%2Fentry%2F2015%2F09%2F26%2F164327" title="特徴量の次元を低下させるとか(2) - 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/20150926/20150926160623.jpg Hatena Blog https://hatena.blog 2015-09-26 16:43:27 rich https://randommemory.hatenablog.com/entry/2015/09/26/164327 1.0 100%