主成分分析(Principal component analysis PCA)は最小の一つのデータ次元減少のアルゴリズムです。発見者の KARL PEARSONが1901年、パソコン時代の前に発表した論文でこの手法を発表し、現在それは一般的なデータサイエンスの手法になりました（Pearson 1901）。そして ...
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こんにちは、機械学習勉強中のあおじるです。 以前の記事では、次元削減（次元圧縮）の手法を使って医療費データ（160次元）を2次元に圧縮してみました。今回は、健診データ（240次元）について、同様に2次元に圧縮してみます。 言語はPython、環境はGoogle ...
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