skume https://blog.hatena.ne.jp/skume/ 京橋のバイオインフォマティシャンの日常 https://skume.net/ Mac R言語 R - EBImage 画像処理 R - 画像処理 R - 画像解析 主成分分析 KL変換 R - PCA R - 主成分分析/PCA 画像データ 2D画像 Wikipedia R - BiocManager R - EBImage.display R - EBImage::readImage R - quartz.save 次元圧縮 R - 次元圧縮 画像特徴量 par - family日本語設定 序章 関連パッケージのインストール ひまわり画像をwikipediaからダウンロードして表示する Imageクラスを「行列」に変換する RGB成分を3D表示する ヒマワリ画像を64x64ピクセルでクロップ（分割）する 主成分分析(PCA)、累積寄与率の計算と可視化 PCA結果のインタラクティブな可視化 主成分得点(Principal component score)の可視化 「主成分と変数との相関係数」である因子負荷量(factor loading)の計算と可視化 画像データの復元 第1主成分のみ 第1-5主成分 第1-10主成分 第1-25主成分 次元圧縮のアニメーション まとめ 補足 分散… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fskume.net%2Fentry%2F2021%2F08%2F10%2F201332" title="【R言語での画像処理シリーズ（その２）】主成分分析(PCA)を用いて、画像特徴の次元圧縮をやってみた件 - 京橋のバイオインフォマティシャンの日常" 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/s/skume/20210810/20210810175428.png Hatena Blog https://hatena.blog 2021-08-10 20:13:32 rich https://skume.net/entry/2021/08/10/201332 1.0 100%