ryamada22 https://blog.hatena.ne.jp/ryamada22/ ryamadaの遺伝学・遺伝統計学メモ https://ryamada22.hatenablog.jp/ 駆け足で読むシリーズ クラスタ解析 高次元データは、データベクトル間の距離の短いものをまとめるというクラスタリングの基本において、不適切な結果へ導きやすくするという問題を持つ。これを解決するために、データベクトルの特性を失わずに次元を小さくすることが効果的であり、それを次元縮約と言う。いくつかの方法が知られている 特異値分解 LSI(Latent Semantic Indexing) pLSI(Probabilistic Latent Semantic Indexing) NMF(Non-negative Matrix Factorization) 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fryamada22.hatenablog.jp%2Fentry%2F20080426%2F1209360454" title="駆け足で読むRで学ぶクラスタ解析 第８章　次元縮約 - ryamadaの遺伝学・遺伝統計学メモ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2008-04-26 14:27:34 rich https://ryamada22.hatenablog.jp/entry/20080426/1209360454 1.0 100%