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データサイエンスの基本：Sklearnで主成分分析

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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主成分分析（PCA）をnumpyで実装する

主成分分析（PCA）は次元削減法として知られており、多次元のデータの可視化や分類などに用いられています。 基本的にpythonで実装する場合、scikit-learnを用いることで非常に簡単にPCAを行うことができます。以下にそのコードを示します。 import numpy as np from ...
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Principal Component Analysis (PCA)

Principal Component Analysis is a statistical procedure that transforms a dataset of possibly correlated variables into a set of linearly uncorrelated variables called principal components. This ...